d2d

重新取样离散时间模型

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语法

sys1= d2d (sys,Ts) sys1= d2d (sys,Ts”,方法”) sys1= d2d (sys,Ts,选择)

sys1= d2d (sys,Ts)重新取样的离散时间动态系统模型sys产生一个等效离散时间模型sys1新样品的时间Ts(以秒为单位),使用零输入。

sys1= d2d (sys,Ts”,方法”)使用指定的重采样方法“方法”:

对于信息的算法d2d转换方法,请参阅Continuous-Discrete转换方法。

sys1= d2d (sys,Ts,选择)重新取样sys使用选项集d2dOptions。

打开生活的脚本

创建以下zero-pole-gain-model样本时间0.1秒。

$H (z) = \frac{z - - - - - - 0 。 7}{z - - - - - - 0 。 5}$

H = zpk (0.7, 0.5, 0.1);

重新取样模型在0.05秒。

H2 = d2d (H, 0.05)

H2 = (z - 0.8243) - - - - - - - - - - - (z - 0.7071)样品时间:0.05秒离散时间零/钢管/增益模型。

重新取样H2在0.1秒获得原有的模式H。

H3 = d2d (H2, 0.1)

H3 = (z - 0.7) - - - - - - - (z - 0.5)样品时间:0.1秒离散时间零/钢管/增益模型。

这个示例使用:

打开生活的脚本

假设你估计一个离散输出误差多项式模型与样本时间相称的估计数据(0.1秒)。然而,您的应用程序需要一个更快的采样频率(0.01秒)。您可以使用d2d重新取样你的估计模型。

负荷估算数据。

负载iddata1z1z1.Ts

ans = 0.1000

z1是一个iddata对象包含估计输入-输出数据与样本时间0.1秒。

估计一个输出误差多项式模型(2 2 1)。

sys = oe (z1 (2 2 1));sys.Ts

ans = 0.1000

重新取样模型在样本时间0.01秒。

sys2 = d2d (sys, 0.01);sys2.Ts

ans = 0.0100

d2d重新取样模型使用零保存方法。

使用语法sys1 = d2d (sys, Ts,“方法”)要重新取样sys使用默认选项“方法”。指定tustin重采样频率prewarp,使用语法sys1 = d2d (sys, Ts,选择)。有关更多信息,请参见d2dOptions。
当sys是一个识别(IDLTI)模型,sys1不包括参数估计协方差的sys。如果你想翻译的协方差,而转换模型,使用translatecov(系统辨识工具箱)。

之前介绍过的R2006a