Linear Model Identification

确定冲动反应，频率响应和参数模型，例如状态空间和传输函数模型

Use linear model identification when a linear model is sufficient to completely capture your system dynamics. You can identify linear models in the系统标识应用程序或命令行。系统标识Toolbox™使您可以创建和估计四种线性模型的四种常规类型。

参数模型 - 估计结构中的参数，例如传输函数模型，状态空间模型，多项式模型和过程模型。
频率响应模型 - 使用光谱分析估算光谱模型。
相关模型 - 使用相关分析对脉冲反应模型进行非参数估计。
线性灰色框模型 - 估计任意普通微分方程或差异方程的系数，并结合您从先验知识中获得的系统信息，或者可以从物理原理中推导。

线性模型识别需要频域或均匀采样的时间域数据。您的数据可以具有一个或多个输入和输出通道。有关更多信息，请参阅关于确定的线性模型。您还可以使用参数模型结构（例如AR和ARMA）建模包含单个输出通道和无输入通道的时间序列数据。

您可以使用已确定的模型在命令行，应用程序或Simulink中模拟和预测模型输出金宝app^®。

线性模型识别基础知识
Identified linear models, black-box modeling, model structure selection, and regularization
过程模型
具有静态增益，时间常数和输入输出延迟的低阶传输函数模型
输入输出多项式模型
ARX, ARMAX, BJ, and OE models
州空间模型
状态空间模型与自由、规范和structured parameterizations; equivalent ARMAX and OE models
传输功能模型
传输功能模型
线性灰色框
线性差异，差和状态空间方程的估计系数
频率响应模型
Frequency-response models obtained using spectral analysis
相关模型
使用相关分析获得的脉冲反应模型

特色示例

玻璃管制造工艺

玻璃管制造过程的线性模型识别。

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Estimating Transfer Function Models for a Heat Exchanger

Estimate a transfer function from measured signal data.

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估计升压转换器的传输函数模型

从频率响应数据估算传输函数。

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弹性飞行飞机的模态分析

弹性机翼飞机的弯曲模式的计算。

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比较各种模型识别方法

系统标识工具箱中可用的几种标识方法。

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Estimating Continuous-Time Models using Simulink Data

Illustrates how models simulated in Simulink® can be identified using System Identification Toolbox™. The example describes how to deal with continuous-time systems and delays, as well as the importance of the intersample behavior of the input.

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