在MATLAB工作空间中表示数据- MATLAB & Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

在中表示数据MATLAB工作空间

时域数据表示

时域数据由一个或多个输入变量组成u (t)和一个或多个输出变量y（t），作为时间的函数进行采样。如果没有输入变量，请参阅时间序列数据表示．

您需要将时域输入/输出数据组织成如下格式:

对于单输入单输出(single input/single output, SISO)数据，采样的数据值必须是双列向量。
对于多输入/多输出（MIMO）数据N_u输入和N_y产出，以及N_年代数据样本数量(测量):
- 输入数据必须是N_年代-借-N_u矩阵
- 输出数据必须是N_年代-借-N_y矩阵

要使用时域数据进行识别，必须知道采样时间。如果使用的是均匀采样数据，请使用实验中的实际采样时间。每个数据值都指定了一个从开始时间和采样时间开始计算的时间瞬间。通过使用SamplingInstants的属性iddata，如中所述为时域数据构造iddata对象．

对于连续时间模型，还必须了解输入样本间行为，例如零阶保持和一阶保持。

有关将数据导入MATLAB的更多信息^®,请参阅数据导入和导出．

在MATLAB工作空间中获得变量后，将它们导入System Identification应用程序或创建一个用于在命令行中工作的数据对象。有关更多信息，请参见将时域数据导入应用程序和使用iddata对象表示时域和频域数据．

时间序列数据表示

时间序列数据是由一个或多个输出组成的时域或频域数据y（t）没有相应的输入。有关如何获取标识数据的更多信息，请参阅获取识别数据的方法．

您必须按照以下格式组织时间序列数据:

对于单输入/单输出（SISO）数据，输出数据值必须是列向量。
对于具有的数据N_y输出时，输出为N_年代-借-N_y矩阵，在哪里N_年代为输出数据样本的数量(测量值)。

要使用时间序列数据进行识别，还需要采样时间。如果使用均匀采样数据，请使用实验中的实际采样时间。每个数据值都指定了一个采样时间，该时间从开始时间和采样时间开始计算。如果在命令行中使用非均匀采样数据，请u可以使用iddataSamplingInstants属性，如为时域数据构造iddata对象．注意，不能使用非均匀抽样数据进行模型估计。

有关将数据导入到MATLAB工作区的更多信息，请参见数据导入和导出．

有关估计时间序列模型参数的信息，请参见时间序列分析．

频域数据表示

频域数据由的变换输入和输出时域信号或系统频率响应作为自变量频率的函数进行采样。

频域输入/输出信号表示法

什么是频域输入/输出信号?频域数据为输入和输出时域信号的傅里叶变换。对于连续时间信号，整个时间轴上的傅里叶变换定义如下:

$\begin{array}{l} Y （我 w ） = \int_{- \infty}^{\infty} y （ t ） e^{- 我 w t} d t \\ U （我 w ） = \int_{- \infty}^{\infty} u （ t ） e^{- 我 w t} d t \end{array}$

在数值计算中，连续方程被它们的离散等价物所取代，以处理离散数据值。对于具有采样时间的离散时间系统T，频域输出Y（e）^信息战）和输入U (e^信息战）是时间离散傅里叶变换（TDFT）：

$Y （ e^{我 w T} ） = T \sum_{k = 1}^{N} y （ k T ） e^{- 我 w k T}$

在这个例子中，k = 1,2,…,N哪里N是序列中的样本数。

请注意

这种形式只是离散时间。频率是连续的。

实际上，傅里叶变换不能处理所有连续频率，必须指定有限数量的频率N0和采样频率之间的等间隔频率2π/ N是:

$\begin{array}{l} Y （ e^{我 w_{n} T} ） = \sum_{k = 1}^{N} y （ k T ） e^{- 我 w_{n} k T} \\ w_{n} = \frac{2 π n}{T} n = 0 ， 1 ， 2 ，．．．， N - 1 \end{array}$

DFT是有用的，因为它可以非常有效地计算使用快速傅里叶变换(FFT)方法。输入和输出数据的傅里叶变换都是复数。

有关如何获取标识数据的更多信息，请参阅获取识别数据的方法．

如何在计算机中表示频域数据MATLAB．必须按以下格式组织频域数据：

输入和输出
- 对于单输入/单输出（SISO）数据：
  - 输入数据必须是包含值的列向量 $u （ e^{我 ω k T} ）$
  - 输出数据必须是包含值的列向量 $y （ e^{我 ω k T} ）$
  k=1，2，…，N_f哪里N_f是频率的数量。
- 用于多输入/多输出数据N_u投入，N_y产出和N_f频率测量：
  - 输入数据必须是N_f-借-N_u矩阵
  - 输出数据必须是N_f-借-N_y矩阵
频率
- 必须是列向量。

有关将数据导入到MATLAB工作区的更多信息，请参见数据导入和导出．

在MATLAB工作空间中获得变量后，将它们导入System Identification应用程序或创建一个用于在命令行中工作的数据对象。有关更多信息，请参见将频域输入/输出信号导入应用程序和使用iddata对象表示时域和频域数据．

频率特性数据表示

什么是频响数据?频率特性数据，亦称频率函数数据，由以传递函数为特征的线性系统的复频率响应值组成G。频率响应数据告诉您系统如何处理正弦输入。例如，您可以使用频谱分析仪直接测量频率响应数据值，频谱分析仪提供输入-输出关系的简洁表示（与独立存储输入和输出相比）。

传递函数G是接受输入的操作符吗u线性系统的输出y：

$y = G u$

对于连续时间系统，传递函数与输入的拉普拉斯变换有关美国(s)和输出Y(s)：

$Y （年代） = G （年代） U （年代）$

在这个例子中，频率函数G（iw）传递函数是否在虚轴上求值年代=信息战．

对于具有时间间隔采样的离散时间系统T，传递函数与输入的Z变换相关U (z)和输出Y (z)：

$Y （ z ） = G （ z ） U （ z ）$

在这个例子中，频率函数G（e）^iwT）是传递函数G（z）在单位圆上求值。频率函数的自变量G（e）^iwT）是按样本时间缩放的吗T使频率函数具有采样频率的周期性 $\frac{2 π}{T}$ ．

当系统的输入是一个特定频率的正弦信号时，输出也是一个相同频率的正弦信号。输出的振幅为 $| G |$ 乘以输入的振幅。从输入到输出的相位偏移了 $φ = 参数 G$ ．G在输入正弦信号的频率处求值。

频率响应数据表示输入和输出之间作为频率函数的关系的(非参数)模型。您可以使用这样一个模型，它由一个表或值图组成，以研究系统频率响应。但该模型不适用于模拟和预测。您应该从频率响应数据创建参数模型。

有关如何获取标识数据的更多信息，请参阅获取识别数据的方法．

如何在计算机中表示频率响应数据MATLAB．您可以用两种方式表示频率响应数据：

复杂值G（e）^我ω），对于给定的频率ω
振幅 $| G |$ 和相移 $φ = 参数 G$ 价值观

您可以在System Identification应用程序中直接导入这两种格式。在命令行中，必须使用联邦德国或以色列国防军对象。如果数据为振幅和相位格式，则使用h（ω）=A（ω）e^jϕ(ω)．

必须按以下格式组织频率响应数据：

频率特性数据表示	单输入单输出(SISO)数据	多输入多输出(MIMO)数据
复杂的值	频率函数必须是一个列向量。频率值必须是列向量。	频率函数必须是N_y-借-N_u-借-N_f数组,N_u为输入的个数，N_y是输出的数量，以及N_f为频率测量的次数。频率值必须是列向量。
振幅和相移值	振幅和相位都必须是一个列向量。频率值必须是列向量。	振幅和相位必须分别为N_y-借-N_u-借-N_f数组,N_u为输入的个数，N_y是输出的数量，以及N_f为频率测量的次数。频率值必须是列向量。

有关将数据导入到MATLAB工作区的更多信息，请参见数据导入和导出．

在MATLAB工作区中设置变量后，将其导入System Identification应用程序或创建数据对象，以便在命令行中工作。有关将数据导入应用程序的更多信息，请参阅将频响数据导入应用程序．要了解有关创建数据对象的更多信息，请参见使用idfrd对象表示频率响应数据．

系统识别工具箱文档

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