主要内容

线性模型识别

识别脉冲响应，频率响应和参数模型，如线性状态空间和传递函数模型

当线性模型足以完全捕获系统动态时，使用线性模型识别。可以识别线性模型系统识别App或在命令行。系统识别工具箱™使您能够创建和估计四种一般类型的线性模型。

  • 参数模型——估计结构中的参数，如传递函数模型、线性状态空间模型、多项式模型和过程模型。

  • 频率响应模型。用光谱分析估计光谱模型

  • 相关模型——使用相关分析对脉冲响应模型进行非参数估计。

  • 线性灰盒模型-估计任意常微分或差分方程的系数，结合从先验知识中获得的系统信息或从物理原理中推导出来的信息。

线性模型辨识需要频域或均匀采样的时域数据。数据可以有一个或多个输入和输出通道。有关更多信息，请参见关于辨识线性模型．您还可以使用参数模型结构(如AR和ARMA)对时间序列数据建模，其中包含一个输出通道和没有输入通道。

您可以使用已识别的模型在命令行、应用程序或Simulink中模拟和预测模型输出®．

类别

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