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

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)，样本是时间的函数。如果没有输入变量，请参见时间序列数据表示．

您可以将时域输入/输出数据组织为以下三种数据类型之一:

一个时间表它包含一个时间变量和任意数量的输入和输出通道变量
一对数字矩阵，分别包含输入和输出数据
一个iddata对象，该对象包含连续模型的输入和输出数据、采样时间和采样间行为等属性

对于所有这些数据类型，在这三种数据类型中实现的一般数据格式要求如下:

对于单输入/单输出(SISO)数据，采样的数据值必须是双列向量，其长度等于数据样本(测量值)的数量。
用于多输入/多输出(MIMO)数据的处理N_u输入和N_y输出,N_年代数据样本数量:
- 输入数据必须为N_年代——- - - - - -N_u矩阵
- 输出数据必须为N_年代——- - - - - -N_y矩阵

要使用时域数据进行识别，必须知道采样时间。如果您使用的是统一采样数据，请使用实验中的实际采样时间。每个数据值都被分配了一个时间瞬间，从开始时间和采样时间开始计算。方法指定时间瞬间向量，只能在命令行上处理不均匀采样的数据SamplingInstants的属性iddata，详见为时域数据构造iddata对象或者使用时间变量。时间表．通常，估计算法需要统一采样的数据。

如果数据包含在数值矩阵中，则矩阵不提供采样时间知识。在这种情况下，必须对数据进行统一采样。软件假定采样时间为1秒，除非您在函数语法中显式地指定了不同的采样时间。不建议使用基于矩阵的数据估计连续模型。

对于连续时间模型，您还必须知道输入样本间行为，例如零阶保持器和一阶保持器。

有关将数据导入MATLAB的详细信息^®,请参阅数据导入导出．

在MATLAB工作空间中拥有变量后，将它们导入System Identification应用程序或创建一个用于在命令行上工作的数据对象。有关更多信息，请参见将时域数据导入App，系统标识工具箱中的数据类型,使用iddata对象表示时间和频率域数据．

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。有关如何获取识别数据的详细信息，请参见身份识别数据获取方式．

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，输出数据值必须为列向量。
对于带有N_y输出，输出是N_年代——- - - - - -N_y矩阵,N_年代是输出数据样本(测量)的数量。

要使用时间序列数据进行识别，还需要样本时间。如果您使用的是统一采样数据，请使用实验中的实际采样时间。为每个数据值分配一个采样时间，从开始时间和采样时间开始计算。命令行中处理不均匀采样的数据时，可以使用iddataSamplingInstants属性，如中所述为时域数据构造iddata对象，或使用the时间变量。时间表．请注意，模型估计不能使用非均匀采样数据执行。

有关将数据导入MATLAB工作区的详细信息，请参见数据导入导出．

在MATLAB工作空间中拥有变量后，将它们导入System Identification应用程序或创建一个用于在命令行上工作的数据对象。有关更多信息，请参见将时域数据导入App而且使用iddata对象表示时间和频率域数据．

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

频域数据两者皆有转换后的输入输出时域信号或系统频率响应采样为自变量频率的函数。

频域输入/输出信号表示

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:

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

在数值计算的上下文中，连续方程被它们的离散等等物所取代，以处理离散的数据值。对于有采样时间的离散系统T，频域输出Y (e^信息战）和输入U (e^信息战）为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,在那里N是序列中样本的数量。

请注意

这个形式只是离散了时间。频率是连续的。

在实践中，傅里叶变换不能处理所有连续频率，你必须指定有限数量的频率。时域数据的离散傅里叶变换(DFT)N在0和采样频率之间等间隔的频率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是复数。

有关如何获取识别数据的详细信息，请参见身份识别数据获取方式．

如何表示频域数据MATLAB．必须按照以下格式组织频域数据:

输入与输出
- 单输入/单输出(SISO)数据:
  - 输入数据必须是包含这些值的列向量 $u （ e^{我 ω k T} ）$
  - 输出数据必须是包含这些值的列向量 $y （ e^{我 ω k T} ）$
  K = 1,2，…N_f,在那里N_f是频率的个数。
- 用于多输入/多输出数据N_u输入,N_y输出和N_f频率测量:
  - 输入数据必须为N_f——- - - - - -N_u矩阵
  - 输出数据必须为N_f——- - - - - -N_y矩阵
频率
- 一定是列向量。

有关将数据导入MATLAB工作区的详细信息，请参见数据导入导出．

在MATLAB工作空间中拥有变量后，将它们导入System Identification应用程序或创建一个用于在命令行上工作的数据对象。有关更多信息，请参见将频域输入/输出信号导入App而且使用iddata对象表示时间和频率域数据．

频率响应数据表示

什么是频响数据?频率特性数据，也叫频率函数数据，由线性系统的复频率响应值组成，其特征是传递函数G．频率响应数据告诉你系统如何处理正弦输入。例如，您可以直接使用频谱分析仪测量频率响应数据值，它提供了输入-输出关系的紧凑表示(与独立存储输入和输出相比)。

传递函数G是接受输入的运算符吗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U(年代)和输出Y(年代)：

$Y （年代）＝ G （年代） U （年代）$

在这种情况下，是频率函数G (iw)传递函数是在虚轴上求值的吗年代＝信息战．

对于一个间隔时间采样的离散系统T，传递函数与输入的z变换有关U (z)和输出Y (z)：

$Y （ z ）＝ G （ z ） U （ z ）$

在这种情况下，是频率函数G (e^iwT）是传递函数G (z)在单位圆上求值。频率函数的参数G (e^iwT）是按采样时间缩放的吗T使频率函数以采样频率为周期 $\frac{2 π}{T}$ ．

当系统的输入是特定频率的正弦信号时，输出也是相同频率的正弦信号。输出的振幅为 $| G |$ 乘以输入的振幅。从输入移出的相位 $φ ＝参数 G$ ．G在输入正弦信号的频率处计算。

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。你可以使用这样一个模型，它由一个表或值的图表组成，来研究系统的频率响应。但该模型不适用于模拟和预测。您应该根据频率响应数据创建参数模型。

有关如何获取识别数据的详细信息，请参见身份识别数据获取方式．

如何表示频响数据MATLAB．你可以用两种方式表示频率响应数据:

复杂值G (e^我ω），对于给定频率ω
振幅 $| G |$ 和相移 $φ ＝参数 G$ 值

你可以直接在系统识别应用程序中导入这两种格式。在命令行中，你必须使用的朋友或idfrd对象。如果数据为幅值和相位格式，则使用将其转换为复频率响应矢量h(ω) = A(ω)e^jϕ(ω)．

必须按照以下格式组织频率响应数据:

频率响应数据表示	用于单输入单输出(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。频率值必须为列向量。	频率函数必须是N_y——- - - - - -N_u——- - - - - -N_f数组,N_u是输入的数量，N_y输出的数量，和N_f是频率测量的次数。频率值必须为列向量。
振幅和相移值	振幅和相位都必须是一个列向量。频率值必须为列向量。	振幅和相位都必须是N_y——- - - - - -N_u——- - - - - -N_f数组,N_u是输入的数量，N_y输出的数量，和N_f是频率测量的次数。频率值必须为列向量。

有关将数据导入MATLAB工作区的详细信息，请参见数据导入导出．

在MATLAB工作空间中拥有变量后，将它们导入System Identification应用程序或创建一个用于在命令行上工作的数据对象。有关将数据导入应用程序的详细信息，请参见将频响数据导入App．有关创建数据对象的详细信息，请参见使用idfrd对象表示频率响应数据．