生成一个预兆图。

SYS = RSS（5）;H = bodeplot（SYS）;

更改单位赫兹和抑制相图。要做到这一点，情节手柄的编辑性能，H。

setoptions（H，'FreqUnits'，“赫兹”，“PhaseVisible”，“关闭”）;

当你调用该地块会自动更新setoptions。

创建一个动态系统的预兆图。

sys = tf(1，[11]);H = bodeplot（SYS）;

在1个弧度固定相/ s到750度。要做到这一点，得到了情节性。然后更改属性PhaseMatchingFreq和PhaseMatchingValue使相位与指定的频率相匹配。

P = getoptions（H）;p.PhaseMatching ='上';p。PhaseMatchingFreq = 1;p。PhaseMatchingValue = 750;

更新的情节。

setoptions（H，P）;

第一波德图具有在1个弧度的频率下的-45度的相位/秒。设置相位匹配选项，使得在1弧度/秒的相位接近750度的产率在第二波特图。需要注意的是，然而，相只能是-45 + N * 360，其中N是整数，并且如此积被设置为最近的可允许的相位，即675度（或2×360 - 45 = 675）。

比较的顺序2和6识别出的状态空间模型的频率响应与他们一起2 $$\sigma$$置信区域。

加载iddata1sys1 = n4sid(z1, 2);sys2 = n4sid(z1, 6);

这两种型号生产大约70％适合数据。然而，系统2示出了它的频率响应更高的不确定性，尤其是接近奈奎斯特频率如由曲线图：

W = linspace（8,10 * PI，256）;H = bodeplot（SYS1，SYS2，W）;setoptions（H，“PhaseMatching”，'上'，“ConfidenceRegionNumberSD”，2）;

右键单击该情节和选择特点>置信域打开信赖区域特征。另外，输入showConfidence (h)绘制置信区域。

比较由输入/输出数据确定的参数模型与使用相同数据确定的非参数模型的频率响应。根据数据识别参数模型和非参数模型。

加载iddata2Z2;W = linspace（0,10 * PI，128）;sys_np =温泉（Z2，[]，W）;sys_p = tfest（z2,2）;

水疗中心和tfest要求系统辨识工具箱™软件。sys_np是一种非参数辨识模型。sys_p是一个参数辨识模型。

创建波特图，其中包括两个系统。

选择= bodeoptions;opt.PhaseMatching ='上';bodeplot（sys_np，sys_p，W，优化）;