TrendInfo

去趋势数据的偏移量和线性趋势斜率值

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描述

TrendInfo类表示输入和输出数据的偏移量和线性趋势信息。构造相应的对象可以:

通过存储偏移量和趋势信息，可以将其应用于多个数据集。

在从非趋势数据估计线性模型之后，您可以通过使用将保存的趋势添加到模拟输出中来模拟原始运行条件下的模型retrend．

对于瞬态数据，如果您想要从该数据中定义一个特定的偏移量或趋势，请创建TrendInfo对象使用getTrend．例如:

T = getTrend(数据)

数据是iddata对象，您将从中移除偏移量或线性趋势，并且T是TrendInfo对象。然后，在将对象作为参数传递给对象之前，必须指定特定的偏移量和斜率值作为对象的属性去趋势．

对于稳定状态数据，如果要对数据进行趋势分析并存储趋势信息，请使用去趋势命令，带output参数，用于存储趋势信息。

创建对象后，可以使用得到或点符号来访问对象属性值。

属性名	默认的	描述
`DataName`	`＇＇`	的名字`iddata`从中派生趋势信息的对象(如果有的话)
`InputOffset`	`0(ν)`,在那里`ν`输入的数量是多少	对于瞬态数据，为每个输入信号指定的物理平衡偏移量。对于稳态数据，输入值的平均值。在反趋势数据时自动计算。如果从输入-输出数据中删除线性趋势，则在`t0`,在那里`t0`为开始时间。对于多个实验数据，这是一个大小与数据集中的实验数量相等的单元格数组。
`InputSlope`	`0(ν)`,在那里`ν`输入的数量是多少	输入数据的线性趋势斜率，在使用时自动计算`去趋势`命令，删除数据中的线性趋势。对于多个实验数据，这是一个大小与数据集中的实验数量相等的单元格数组。
`OutputOffset`	`0(纽约)`,在那里`纽约`输出的数量是多少	对于瞬态数据，为每个输出信号指定的物理平衡偏移量对于稳态数据，输出值的平均值。在反趋势数据时自动计算。如果从输入-输出数据中删除线性趋势，则在`t0`,在那里`t0`为开始时间。对于多个实验数据，这是一个大小与数据集中的实验数量相等的单元格数组。
`OutputSlope`	`0(纽约)`,在那里`纽约`输出的数量是多少	输出数据的线性趋势斜率，使用时自动计算`去趋势`命令，删除数据中的线性趋势。对于多个实验数据，这是一个大小与数据集中的实验数量相等的单元格数组。

打开生活的脚本

从输入和输出信号中移除指定的偏移量。

加载包含向量的SISO数据u2和y2．

负载dryer2

创建一个样本时间为0.08秒的数据对象并绘制它。

data = iddata (y2, u2, 0.08);情节(数据)

图中包含2个轴对象。标题为y1的轴对象1包含一个类型为line的对象。这个对象表示数据。标题为u1的axis对象2包含一个类型为line的对象。这个对象表示数据。

数据有一个非零的平均值。

将数据偏移量和趋势信息存储在TrendInfo对象。

T = getTrend(数据);

将偏移值赋给TrendInfo对象。

T.InputOffset = 5;T.OutputOffset = 5;

从数据中减去偏移量。

data_d =去趋势(数据、T);

在同一图上绘制非趋势数据。

持有在情节(data_d)

$图中包含2个轴对象。标题为y1的轴对象1包含两个类型为line的对象。这些对象表示数据，data\_d。标题为u1的axis对象2包含2个类型为line的对象。这些对象表示数据，data\_d。$

查看从数据中移除的平均值。

得到(T)

ans =结构体字段:DataName: 'data' InputOffset: 5 OutputOffset: 5 InputSlope: 0 OutputSlope: 0

打开生活的脚本

构建TrendInfo对象，该对象将趋势信息存储为数据反趋势的一部分。

加载包含向量的SISO数据u2和y2．

负载dryer2

创建数据对象的示例时间为0.08秒。

data = iddata (y2, u2, 0.08);

对数据中的平均值进行趋势分析，并将平均值存储为aTrendInfo对象T．

[data_d T] =去趋势(数据,0);

查看从数据中移除的平均值。

得到(T)

ans =结构体字段:DataName: 'data' InputOffset: 5.0000 OutputOffset: 4.8901 InputSlope: 0 OutputSlope: 0

介绍了R2009a