打开Simulin金宝appk模型。

mdl =“scdplane”；open_system (mdl)

有关频率响应估计的一般模型要求的更多信息，请参见模型要求．

使用分析点指定用于频率响应估计的输入和输出点。避免在公共汽车信号上放置分析点。

io (1) = linio (“scdplane / Sum1”1);io (2) = linio (“scdplane / Gain5”，1,“输出”）;

有关线性分析点的更多信息，请参见指定要线性化的模型部分和linio．

将模型线性化，并根据得到的线性系统的动力学创建一个正弦流信号。有关更多信息，请参见估计输入信号和弗列斯特。Sinestream．

sys =线性化(“scdplane”io);输入= frest.Sinestream(系统);

如果您的模型尚未达到稳态，在估计频率响应之前，使用稳态工作点初始化模型。你可以通过模拟模型来检查你的模型是否处于稳态。有关寻找稳态工作点的更多信息，请参见计算稳态工作点．

找出产生时变信号的线性化输出信号路径中的所有源块。这种时变信号会在线性化输出点对信号产生干扰，产生不准确的估计结果。

srcblks = frest.findSources (“scdplane”io);

若要禁用时变源块，请创建frestimateOptions选项集并指定BlocksToHoldConstant选择。

选择= frestimateOptions;选择。BlocksToHoldConstant = srcblks;

估计频率响应。

[sys, simout] = frestimate (“scdplane”、io、输入、选择);

sys为估计的频率响应。simout是一个金宝app仿真软件。Timeseries对象表示模拟输出。

要加快估计速度或减少内存需求，请参阅管理估计速度和内存．

打开仿真结果查看器来分析估计的频率响应。

frest.simView (simout、输入、系统)

你也可以比较估计的频率响应，sys对系统进行精确的线性化，sys．

frest.simView (simout输入、sys sys)

的波德图图显示了响应sys作为一条蓝线。