生成一个波德图。

sys = rss（5）;h =贝德平（SYS）;

将单位更改为Hz并抑制相位绘图。为此，请编辑绘图句柄的属性，H。

setOptions（h，'酸奶'那“赫兹”那“PhaseVisible”那“关闭”）;

打电话时，绘图会自动更新setOptions.。

创建一个动态系统的博德图。

Sys = tf(1，[1]);h =贝德平（SYS）;

将阶段固定在1 rad / s至750度。为此，获取绘图属性。然后改变属性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;

更新的阴谋。

SetOptions（H，P）;

第一BODE曲线曲线具有1 rad / s的频率的-45度的相位。设置相位匹配选项，以便在1 rad / s处相位接近750度，产生第二个凸点图。注意，该阶段只能是-45 + n * 360，其中n是整数，使曲线设置为最接近的允许阶段，即675度（或2 * 360-45 = 675）。

比较识别的状态空间模型的频率响应，以及6的识别状态空间模型及其2 $$\sigma$$地区的信心。

加载Iddata1.z1 = n4sid(z1, 2);Sys2 = n4sid(z1, 6);

两种型号都产生约70％拟合数据。然而，SYS2.显示其频率响应的不确定性，特别是接近奈奎斯特频率，如图所示：

w = linspace（8,10 * pi，256）;H =贝波特（SYS1，SYS2，W）;setOptions（h，“PhaseMatching”那'上'那“ConfidenceRegionNumberSD”，2）;

右键单击绘图并选择特征>信心地区打开置信区特征。或者，类型showConfidence (h)绘制置信区。

比较从输入/输出数据识别出的参数模型与使用相同数据识别出的非参数模型的频率响应。基于数据识别参数和非参数模型。

加载iddata2.Z2;w = linspace（0,10 * pi，128）;sys_np = spa（z2，[]，w）;sys_p = tfest（z2,2）;

水疗中心和TFEST.要求系统识别工具箱™软件。sys_np是一个非参数识别的模型。sys_p是参数标识模型。

创建包含两个系统的Bode绘图。

选择= BodeOptions;opt.phasematching =.'上';Bodeplot（SYS_NP，SYS_P，W，OPT）;