水疗中心GÿdF4y2Ba

利用频谱分析估计固定频率分辨率下的频率响应GÿdF4y2Ba

句法GÿdF4y2Ba

G =温泉（数据）GÿdF4y2Ba G = spa(数据、winSize频率)GÿdF4y2Ba G = spa(数据、winSize频率,最大尺寸)GÿdF4y2Ba

描述GÿdF4y2Ba

G =温泉（数据）GÿdF4y2Ba估计从时间或频率域数据的频率响应（不确定性）和噪声谱。GÿdF4y2Ba数据GÿdF4y2Ba是一个GÿdF4y2BaiddataGÿdF4y2Ba或GÿdF4y2BaidfrdGÿdF4y2Ba对象，可以是复值。GÿdF4y2BaGGÿdF4y2Ba是作为GÿdF4y2BaidfrdGÿdF4y2Ba宾语。对于时间序列GÿdF4y2Ba数据GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BaGGÿdF4y2Ba是所估计的频谱和标准偏差。GÿdF4y2Ba

关于所使用的估计结果和选择的信息存储在该模型的GÿdF4y2Ba报告GÿdF4y2Ba属性。GÿdF4y2Ba报告GÿdF4y2Ba具有以下字段:GÿdF4y2Ba

状态GÿdF4y2Ba-模型状态摘要，说明模型是通过构建创建的还是通过估算获得的。GÿdF4y2Ba
方法GÿdF4y2Ba- 估算命令使用。GÿdF4y2Ba
WindowSizeGÿdF4y2Ba-汉恩窗的大小。GÿdF4y2Ba
DataUsedGÿdF4y2Ba-用于估计的数据的属性。结构具有以下字段:GÿdF4y2Ba
- 名称GÿdF4y2Ba-数据集的名称。GÿdF4y2Ba
- 类型GÿdF4y2Ba- 数据类型。GÿdF4y2Ba
- 长度GÿdF4y2Ba-数据样本数量。GÿdF4y2Ba
- TSGÿdF4y2Ba——样品时间。GÿdF4y2Ba
- 采样间GÿdF4y2Ba-输入样本间行为。GÿdF4y2Ba
- InputOffsetGÿdF4y2Ba- 偏移估计期间从时域输入数据中去除。GÿdF4y2Ba
- OutputOffsetGÿdF4y2Ba- 偏移估计期间从时域输出数据中去除。GÿdF4y2Ba

G = spa(数据、winSize频率)GÿdF4y2Ba估计频率响应的频率GÿdF4y2Ba频率GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba频率GÿdF4y2Ba是值的弧度的行向量/GÿdF4y2BaTIMEUNITGÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2BaTIMEUNITGÿdF4y2Ba指GÿdF4y2BaTIMEUNITGÿdF4y2Ba属性的数据。对于离散时间数据，设置GÿdF4y2Ba频率GÿdF4y2Ba奈奎斯特频率范围内的约束。GÿdF4y2BawinSizeGÿdF4y2Ba是设定Hann窗的尺寸的标量整数。GÿdF4y2Ba

G = spa(数据、winSize频率,最大尺寸)GÿdF4y2Ba可以通过提高计算性能GÿdF4y2BaMAXSIZEGÿdF4y2Ba分割输入-输出数据，使每个部分包含的数据少于GÿdF4y2BaMAXSIZEGÿdF4y2Ba元素。GÿdF4y2BaMAXSIZEGÿdF4y2Ba是一个正整数。GÿdF4y2Ba

例子GÿdF4y2Ba

全部折叠GÿdF4y2Ba

估算频率响应GÿdF4y2Ba

打开生活的脚本GÿdF4y2Ba

估计固定分辨率在128等间距的频率响应，对数频率值之间的0(不包括)和GÿdF4y2Ba $πGÿdF4y2Ba$ 。GÿdF4y2Ba

加载GÿdF4y2Baiddata3GÿdF4y2Ba;G =温泉（Z3）;博德（克）GÿdF4y2Ba

估计指定频率的频率响应GÿdF4y2Ba

打开生活的脚本GÿdF4y2Ba

定义的频率向量。GÿdF4y2Ba

W = LOGSPACE（-2，PI，128）;GÿdF4y2Ba

计算频率响应。GÿdF4y2Ba

加载GÿdF4y2Baiddata3GÿdF4y2Ba;G =温泉（Z3，[]，W）;GÿdF4y2Ba

[]GÿdF4y2Ba指定默认的延迟窗口大小。GÿdF4y2Ba

用3个标准差的置信区间绘制波德响应和干扰谱。GÿdF4y2Ba

H = bodeplot（克）;showConfidence（H，3）GÿdF4y2Ba

图H = spectrumplot（克）;showConfidence（H，3）GÿdF4y2Ba

算法GÿdF4y2Ba

水疗中心GÿdF4y2Ba通过执行以下步骤施加布莱克曼 - 图基频谱分析方法：GÿdF4y2Ba

计算协方差和交叉协方差GÿdF4y2Bau (t)GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Bay (t)GÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

$\begin{array}{l} {\overset{^GÿdF4y2Ba}{[RGÿdF4y2Ba}}_{ÿGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba \frac{1GÿdF4y2Ba}{ñGÿdF4y2Ba} {ΣGÿdF4y2Ba}_{ŤGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba}^{ñGÿdF4y2Ba} ÿGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba +GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba \\ {\overset{^GÿdF4y2Ba}{[RGÿdF4y2Ba}}_{üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba \frac{1GÿdF4y2Ba}{ñGÿdF4y2Ba} {ΣGÿdF4y2Ba}_{ŤGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba}^{ñGÿdF4y2Ba} üGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba +GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba üGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba \\ {\overset{^GÿdF4y2Ba}{[RGÿdF4y2Ba}}_{ÿGÿdF4y2Ba üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba \frac{1GÿdF4y2Ba}{ñGÿdF4y2Ba} {ΣGÿdF4y2Ba}_{ŤGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba}^{ñGÿdF4y2Ba} ÿGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba +GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba üGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba \end{array}$
计算协方差和交叉协方差的傅里叶变换:GÿdF4y2Ba

$\begin{array}{l} {\overset{^GÿdF4y2Ba}{ΦGÿdF4y2Ba}}_{ÿGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba {ΣGÿdF4y2Ba}_{τGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 中号GÿdF4y2Ba}^{中号GÿdF4y2Ba} {\overset{^GÿdF4y2Ba}{[RGÿdF4y2Ba}}_{ÿGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba {w ^GÿdF4y2Ba}_{中号GÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba {ËGÿdF4y2Ba}^{-GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba} \\ {\overset{^GÿdF4y2Ba}{ΦGÿdF4y2Ba}}_{üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba {ΣGÿdF4y2Ba}_{τGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 中号GÿdF4y2Ba}^{中号GÿdF4y2Ba} {\overset{^GÿdF4y2Ba}{[RGÿdF4y2Ba}}_{üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba {w ^GÿdF4y2Ba}_{中号GÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba {ËGÿdF4y2Ba}^{-GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba} \\ {\overset{^GÿdF4y2Ba}{ΦGÿdF4y2Ba}}_{ÿGÿdF4y2Ba üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba {ΣGÿdF4y2Ba}_{τGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 中号GÿdF4y2Ba}^{中号GÿdF4y2Ba} {\overset{^GÿdF4y2Ba}{[RGÿdF4y2Ba}}_{ÿGÿdF4y2Ba üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba {w ^GÿdF4y2Ba}_{中号GÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba {ËGÿdF4y2Ba}^{-GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba} \end{array}$

哪里GÿdF4y2Ba ${w ^GÿdF4y2Ba}_{中号GÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba$ 是具有一个宽度（滞后大小）的Hann窗GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba。您可以指定GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba为了控制估计的频率分辨率，它近似等于2个siv /GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Barad /样品时间。GÿdF4y2Ba
默认情况下，该操作使用0（不包括）和π，其中128个之间等间隔的频率值GÿdF4y2BaW = [1：128] / 128 * PI / TSGÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaTSGÿdF4y2Ba是该数据集的采样时间，Hann窗口的默认滞后大小是GÿdF4y2BaM =分钟（长度（数据）/ 10,30）GÿdF4y2Ba。对于默认频率，使用快速傅里叶变换(FFT) -这比用户定义的频率更有效。GÿdF4y2Ba

注意GÿdF4y2Ba

M =GÿdF4y2Baγ是表Ljung的6.1（1999）。标准差是在184和188 Ljung的（1999）页。GÿdF4y2Ba
计算频率响应函数GÿdF4y2Ba ${\overset{^GÿdF4y2Ba}{GGÿdF4y2Ba}}_{ñGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba {ËGÿdF4y2Ba}^{一世GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba} ）GÿdF4y2Ba$ 和输出的噪声频谱GÿdF4y2Ba ${\overset{^GÿdF4y2Ba}{ΦGÿdF4y2Ba}}_{vGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba$ 。GÿdF4y2Ba

${\overset{^GÿdF4y2Ba}{GGÿdF4y2Ba}}_{ñGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba {ËGÿdF4y2Ba}^{一世GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba} ）GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba \frac{{\overset{^GÿdF4y2Ba}{ΦGÿdF4y2Ba}}_{ÿGÿdF4y2Ba üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba}{{\overset{^GÿdF4y2Ba}{ΦGÿdF4y2Ba}}_{üGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba}$

${ΦGÿdF4y2Ba}_{vGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba \equivGÿdF4y2Ba {ΣGÿdF4y2Ba}_{τGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba ∞GÿdF4y2Ba}^{∞GÿdF4y2Ba} {[RGÿdF4y2Ba}_{vGÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba {ËGÿdF4y2Ba}^{-GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba w ^GÿdF4y2Ba τGÿdF4y2Ba}$

光谱GÿdF4y2Ba是输出和输入信道两者的光谱矩阵。也就是说，如果GÿdF4y2Baz = [data.OutputDataGÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Badata.InputData]GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba光谱GÿdF4y2Ba含有作为光谱数据的矩阵值的功率谱GÿdF4y2BažGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

$小号GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba {ΣGÿdF4y2Ba}_{米GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 中号GÿdF4y2Ba}^{中号GÿdF4y2Ba} ËGÿdF4y2Ba žGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba +GÿdF4y2Ba 米GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba žGÿdF4y2Ba {（GÿdF4y2Ba ŤGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba}^{“GÿdF4y2Ba} {w ^GÿdF4y2Ba}_{中号GÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba {ŤGÿdF4y2Ba}_{小号GÿdF4y2Ba} ）GÿdF4y2Ba EXPGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba ωGÿdF4y2Ba 米GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba$