系统识别工具箱函数
字母表
按类别
数据准备
表示数据
选择要估算的数据
fselect |
在FRD模型中选择频率点或范围 |
getexp |
多实验数据集的具体实验 |
合并(iddata) |
将数据集合并到iddata对象中 |
fcat |
沿频率维度连接FRD模型 |
分析数据
数据进行预处理
转换数据
线性模型识别
流程模型
输入-输出多项式模型
arx |
用最小二乘法估计ARX或AR模型的参数 |
阿玛克斯 |
基于时域数据的ARMAX模型参数估计 |
bj |
用时域数据估计Box-Jenkins多项式模型 |
iv4 |
ARX模型的四阶段工具变量法估计 |
ivx |
用仪器变量法对任意仪器进行ARX模型估计 |
oe |
利用时域或频域数据估计输出误差多项式模型 |
聚 |
利用时域或频域数据估计多项式模型 |
idpoly |
具有可识别参数的多项式模型 |
pem |
线性和非线性模型的预测误差估计 |
arxstruc |
计算单输出ARX模型的损失函数 |
静脉曲张 |
用仪器变量法计算ARX模型结构集的损失函数 |
selstruc |
为单输出ARX模型选择模型顺序 |
struc |
为单输出ARX模型估计生成模型顺序组合 |
arxRegul |
确定ARX模型估计的正则化常数 |
延迟的 |
根据数据估计时间延迟（死区时间） |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
polydata |
获取辨识模型的多项式系数和不确定性 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
getpar |
获取属性，如值和线性模型参数的边界 |
setpar |
设置属性，如值和线性模型参数的边界 |
setPolyFormat |
指定多输入多项式模型的B和F多项式的格式 |
armaxOptions |
选项设置为armax |
arxOptions |
arx的选项集 |
ARX调节 |
arxRegul的选项集 |
bjOptions |
bj的选项集 |
iv4Options |
选项设置为iv4 |
oeOptions |
oe选项集 |
polyestOptions |
选项设置为聚酯 |
状态空间模型
ssest |
利用时域或频域数据估计状态空间模型 |
ssregest |
利用正则化ARX模型约简估计状态空间模型 |
n4sid |
用子空间方法估计状态空间模型 |
中的难点 |
具有可识别参数的状态空间模型 |
pem |
线性和非线性模型的预测误差估计 |
延迟的 |
根据数据估计时间延迟（死区时间） |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
getpar |
获取属性，如值和线性模型参数的边界 |
setpar |
设置属性，如值和线性模型参数的边界 |
ssform |
快速配置状态空间模型结构 |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
idpar |
为初始状态和输入电平估计创建参数 |
idssdata |
被识别系统的状态空间数据 |
findstates |
模型初始状态估计 |
ssestOptions |
ssest的选项集 |
苏莱根 |
为ssregest设置选项 |
N4SID选项 |
为n4sid设置选项 |
findstatesOptions |
查找状态的选项集 |
传递函数模型
线性灰箱模型
感动的 |
线性灰箱模型估计 |
idgrey |
具有可识别参数的线性ODE(灰箱模型) |
pem |
线性和非线性模型的预测误差估计 |
findstates |
模型初始状态估计 |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
getpar |
获取属性，如值和线性模型参数的边界 |
setpar |
设置属性，如值和线性模型参数的边界 |
findstatesOptions |
查找状态的选项集 |
greyestOptions |
选项设置为灰色 |
频率特性模型
相关模型
cra |
使用预白化相关分析估计脉冲响应 |
冲动的 |
非参数脉冲响应估计 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
impulseestOptions |
PulseTest的选项集 |
非线性模型识别
非线性ARX模型
idnlarx |
非线性ARX模型 |
nlarx |
估计非线性ARX模型的参数 |
nlarxOptions |
nlarx的选项集 |
isnlarx |
检测估计数据中的非线性 |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
polyreg |
标准回归量的幂和积下载188bet金宝搏 |
customreg |
非线性ARX模型的自定义回归器 |
addreg |
向非线性ARX模型添加自定义回归器 |
getreg |
非线性ARX模型中的回归器表达式和数值 |
customnet |
非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的自定义非线性估计 |
线性的 |
类表示非线性ARX模型的线性非线性估计 |
神经网络 |
类表示非线性ARX模型的神经网络非线性估计 |
树分割 |
一类表示非线性ARX模型的二叉树非线性估计器 |
wavenet |
创建一个小波网络非线性估计器对象 |
sigmoidnet |
一类表示非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的s形网络非线性估计 |
估计 |
给定输入时非线性估计量的值 |
sim卡 |
模拟辨识模型的响应 |
simOptions |
sim选项设置 |
预测 |
预测K-step ahead模型输出 |
predictOptions |
预测选项集 |
比较 |
比较模型输出和测量输出 |
compareOptions |
用于比较的选项集 |
预测 |
预测识别模型输出 |
预测 |
预测选项集 |
情节 |
绘制非线性ARX模型的非线性 |
估计 |
给定输入时非线性估计量的值 |
getDelayInfo |
获取idnlarx模型结构的输入/输出延迟信息 |
芬多普 |
计算非线性ARX模型的工作点 |
findopOptions |
findop的选项集 |
operspec |
为idnlarx模型构造工作点规范对象 |
线性化 |
非线性ARX模型的线性化 |
linapp |
给定输入的非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的线性逼近 |
Hammerstein-Wiener模型
idnlhw |
Hammerstein-Wiener模型 |
nlhw |
Hammerstein-Wiener模型的估计 |
NLHW选项 |
nlhw的选项集 |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
customnet |
非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的自定义非线性估计 |
死区 |
创建死区非线性估计器对象 |
poly1d |
代表Hammerstein-Wiener模型的单变量多项式非线性估计的类 |
pwlinear |
创建一个分段线性非线性估计对象 |
饱和 |
创建一个饱和非线性估计对象 |
sigmoidnet |
一类表示非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的s形网络非线性估计 |
单位增益 |
在Hammerstein-Wiener模型中，指定特定输入或输出通道没有非线性 |
wavenet |
创建一个小波网络非线性估计器对象 |
估计 |
给定输入时非线性估计量的值 |
sim卡 |
模拟辨识模型的响应 |
simOptions |
sim选项设置 |
比较 |
比较模型输出和测量输出 |
compareOptions |
用于比较的选项集 |
情节 |
绘制Hammerstein-Wiener模型的输入输出非线性和线性响应 |
估计 |
给定输入时非线性估计量的值 |
芬多普 |
计算Hammerstein-Wiener模型的工作点 |
findopOptions |
findop的选项集 |
operspec |
为idnlhw模型构造工作点规范对象 |
线性化 |
Hammerstein-Wiener模型的线性化 |
linapp |
给定输入的非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的线性逼近 |
非线性灰色矩形模型
nlgreyest |
估计非线性灰箱模型参数 |
伊德尔格雷 |
非线性灰箱模型 |
pem |
线性和非线性模型的预测误差估计 |
findstates |
模型初始状态估计 |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
getinit |
idnlgrey模型初始状态值 |
setinit |
设置IDNLGRY模型对象的初始状态 |
getpar |
IDNL灰色模型参数的参数值和性质 |
setpar |
设置idnlgrey模型对象的初始参数值 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
sim卡 |
模拟辨识模型的响应 |
nlgreyestOptions |
选项设置为nlgreyest |
findstatesOptions |
查找状态的选项集 |
simOptions |
sim选项设置 |
灰色矩形模型估计
感动的 |
线性灰箱模型估计 |
nlgreyest |
估计非线性灰箱模型参数 |
idgrey |
具有可识别参数的线性ODE(灰箱模型) |
伊德尔格雷 |
非线性灰箱模型 |
pem |
线性和非线性模型的预测误差估计 |
findstates |
模型初始状态估计 |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
getinit |
idnlgrey模型初始状态值 |
setinit |
设置IDNLGRY模型对象的初始状态 |
getpar |
IDNL灰色模型参数的参数值和性质 |
setpar |
设置idnlgrey模型对象的初始参数值 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
sim卡 |
模拟辨识模型的响应 |
greyestOptions |
选项设置为灰色 |
nlgreyestOptions |
选项设置为nlgreyest |
findstatesOptions |
查找状态的选项集 |
simOptions |
sim选项设置 |
模型验证
将输出数据与测量数据进行比较
比较 |
比较模型输出和测量输出 |
goodnessOfFit |
测试数据与参考数据的拟合优度 |
findstates |
模型初始状态估计 |
idpar |
为初始状态和输入电平估计创建参数 |
compareOptions |
用于比较的选项集 |
findstatesOptions |
查找状态的选项集 |
残差分析
不确定性分析
目前 |
显示模型信息，包括估计的不确定性 |
simsd |
用蒙特卡罗方法模拟具有不确定性的线性模型 |
freqresp |
栅极频率响应 |
rsample |
线性辨识系统的随机抽样 |
showConfidence |
在已识别模型的响应图上显示置信区域 |
getcov |
辨识模型的参数协方差 |
setcov |
在已识别模型中设置参数协方差数据 |
translatecov |
在模型转换操作之间转换参数协方差 |
一步 |
动态系统阶跃响应图;阶跃响应数据 |
stepplot |
绘制步进响应并返回绘图句柄 |
冲动 |
动态系统的脉冲响应图;脉冲响应数据 |
预兆 |
频率响应的波德图，或幅值和相位数据 |
bodemag |
LTI模型的Bode震级响应 |
尼奎斯特 |
频率响应的奈奎斯特图 |
奈奎斯特普洛特 |
奈奎斯特绘图带有额外的绘图定制选项 |
iopzmap |
为模型的I/O对绘制零点图 |
iopzplot |
为I/O对绘制极点零映射并返回绘图句柄 |
tfdata |
存取传递函数数据 |
zpkdata |
zero-pole-gain数据的访问 |
模拟掺杂 |
为simsd设置选项 |
模型分析
连续和离散时间转换
c2d |
将模型从连续时间转换为离散时间 |
d2c |
将模型从离散时间转换为连续时间 |
d2d |
重采样离散时间模型 |
translatecov |
在模型转换操作之间转换参数协方差 |
c2dOptions |
创建用于连续时间到离散时间转换的选项集 |
D2交配 |
创建离散到连续时间转换的选项集 |
D2掺杂 |
创建离散时间重采样选项集 |
模型类型和其他转换
idfrd |
频率响应数据或模型 |
idpoly |
具有可识别参数的多项式模型 |
idtf |
参数可辨识的传递函数模型 |
中的难点 |
具有可识别参数的状态空间模型 |
佳能 |
状态规范实现 |
阻止 |
模型降阶 |
noisecnv |
将具有噪声通道的已识别线性模型转换为仅具有测量通道的模型 |
translatecov |
在模型转换操作之间转换参数协方差 |
合并 |
合并估计模型 |
附加 |
通过添加模型的输入和输出对模型进行分组 |
noise2meas |
模型噪声分量 |
吸收层 |
用z = 0处的极点或相移来代替时间延迟 |
CHGTIMEUT |
改变动态系统的时间单位 |
chgFreqUnit |
改变频率响应数据模型的频率单位 |
fdel |
从频率响应数据（FRD）模型中删除指定数据 |
堆栈 |
通过沿阵列尺寸叠加模型或模型阵列建立模型阵列 |
ss2ss |
状态空间模型的状态坐标转换 |
非线性模型的线性化
linapp |
给定输入的非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的线性逼近 |
idnlarx / findop |
计算非线性ARX模型的工作点 |
idnlarx /线性化 |
非线性ARX模型的线性化 |
idnlhw / findop |
计算Hammerstein-Wiener模型的工作点 |
idnlhw/线性化 |
Hammerstein-Wiener模型的线性化 |
findopOptions |
findop的选项集 |
数据提取
polydata |
获取辨识模型的多项式系数和不确定性 |
ssdata |
访问状态空间模型数据 |
idssdata |
被识别系统的状态空间数据 |
tfdata |
存取传递函数数据 |
zpkdata |
zero-pole-gain数据的访问 |
frdata |
访问频率响应数据对象的数据 |
freqresp |
栅极频率响应 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
getcov |
辨识模型的参数协方差 |
setcov |
在已识别模型中设置参数协方差数据 |
得到 |
访问模型属性值 |
集 |
设置或修改模型属性 |
nparams |
模型参数数 |
ndims |
查询动态系统模型或模型数组的维数 |
订单 |
查询模型订单 |
极 |
动态系统极点的计算 |
零 |
SISO动态系统的零点与增益 |
大小 |
查询输入-输出模型的输出/输入/数组维数和FRD模型的频率数 |
潮湿的 |
固有频率和阻尼比 |
dcgain |
LTI系统的低频(直流)增益 |
带宽 |
频率响应带宽 |
模拟和预测
sim卡 |
模拟辨识模型的响应 |
simOptions |
sim选项设置 |
simsd |
用蒙特卡罗方法模拟具有不确定性的线性模型 |
模拟掺杂 |
为simsd设置选项 |
预测 |
预测K-step ahead模型输出 |
predictOptions |
预测选项集 |
预测 |
预测识别模型输出 |
预测 |
预测选项集 |
idinput |
产生输入信号 |
响应计算与可视化
sim卡 |
模拟辨识模型的响应 |
预兆 |
频率响应的波德图，或幅值和相位数据 |
bodeplot |
Plot Bode频率响应与额外的Plot定制选项 |
bodemag |
LTI模型的Bode震级响应 |
一步 |
动态系统阶跃响应图;阶跃响应数据 |
stepplot |
绘制步进响应并返回绘图句柄 |
stepinfo |
上升时间、沉淀时间等阶跃响应特性 |
尼奎斯特 |
频率响应的奈奎斯特图 |
奈奎斯特普洛特 |
奈奎斯特绘图带有额外的绘图定制选项 |
冲动 |
动态系统的脉冲响应图;脉冲响应数据 |
impulseplot |
绘制脉冲响应并返回绘图手柄 |
pzmap |
动力系统零点图 |
pzplot |
具有绘图自定义选项的动态系统模型的零极点图 |
iopzmap |
为模型的I/O对绘制零点图 |
iopzplot |
为I/O对绘制极点零映射并返回绘图句柄 |
光谱 |
输出功率谱的时间序列模型 |
spectrumplot |
绘制线性辨识模型的干扰谱 |
lsim |
模拟动态系统对任意输入的时间响应 |
lsimplot |
模拟动态系统对任意输入和返回图句柄的响应 |
lsiminfo |
计算线性响应特性 |
showConfidence |
在已识别模型的响应图上显示置信区域 |
findstates |
模型初始状态估计 |
data2state |
将过去的数据映射到状态空间和非线性ARX模型的状态 |
simOptions |
sim选项设置 |
stepDataOptions |
步骤设置选项 |
预兆 |
创建Bode绘图选项列表 |
nyquistoptions |
奈奎斯特绘图选项列表 |
timeoptions |
创建时间打印选项列表 |
getoptions |
返回@PlotOptions句柄或绘图选项属性 |
setoption |
为响应图设置绘图选项 |
PZ选项 |
创建极点/零情节选项的列表 |
spectrumoptions |
spectrumplot的选项集 |
identpref |
设置系统识别工具箱首选项 |
findstatesOptions |
查找状态的选项集 |
时间序列分析
基于“增大化现实”技术 |
标量时间序列AR模型参数的估计 |
阿玛克斯 |
基于时域数据的ARMAX模型参数估计 |
arx |
用最小二乘法估计ARX或AR模型的参数 |
埃特菲 |
估计经验传递函数和周期图 |
温泉 |
估计频率响应与固定的频率分辨率使用频谱分析 |
斯帕夫德 |
使用频率相关分辨率的频谱分析估计频率响应和频谱 |
ivar |
工具变量法的AR模型估计 |
n4sid |
用子空间方法估计状态空间模型 |
ssest |
利用时域或频域数据估计状态空间模型 |
pem |
线性和非线性模型的预测误差估计 |
nlarx |
估计非线性ARX模型的参数 |
idpoly |
具有可识别参数的多项式模型 |
中的难点 |
具有可识别参数的状态空间模型 |
idnlarx |
非线性ARX模型 |
getpvec |
模型参数和相关的不确定性数据 |
setpvec |
修改模型参数值 |
初始化 |
设置或随机化初始参数值 |
noise2meas |
模型噪声分量 |
光谱 |
输出功率谱的时间序列模型 |
预测 |
预测识别模型输出 |
sim卡 |
模拟辨识模型的响应 |
选择 |
ar选项集 |
预测 |
预测选项集 |
simOptions |
sim选项设置 |
在线估计
在线参数估计
recursiveAR |
创建用于在线估计AR模型参数的系统对象 |
recursiveARMA |
建立在线估计ARMA模型参数的系统对象 |
recursiveARX |
建立用于ARX模型参数在线估计的系统对象 |
recursiveARMAX |
创建用于在线估计ARMAX模型参数的System对象 |
recursiveBJ |
创建用于在线估计Box-Jenkins多项式模型参数的System对象 |
recursiveOE |
为输出误差多项式模型的在线参数估计创建系统对象 |
recursiveLS |
用递归最小二乘算法建立在线参数估计系统对象 |
一步 |
使用递归估计算法在线更新模型参数和输出 |
克隆 |
在线复制参数估计系统对象 |
重置 |
重置在线参数估计系统对象 |
释放 |
解锁在线参数估计系统对象 |
孤岛 |
在线参数估计锁定状态系统对象 |
rpem |
用递归预测误差最小化法估计一般投入产出模型 |
rplr |
用递归伪线性回归方法估计一般投入产出模型 |
段 |
分段数据和估计模型为每个分段 |
在线状态估计
extendedKalmanFilter |
建立用于在线状态估计的扩展卡尔曼滤波对象 |
unscentedKalmanFilter |
创建用于在线状态估计的无迹卡尔曼滤波对象 |
particleFilter |
在线状态估计的粒子滤波对象 |
正确的 |
正确的状态和状态估计误差协方差使用扩展或无气味卡尔曼滤波器，或粒子滤波器和测量 |
预测 |
利用扩展卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波或粒子滤波预测下一时刻的状态和状态估计误差协方差 |
初始化 |
初始化粒子过滤器的状态 |
克隆 |
复制在线状态估计对象 |
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