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,请使用线性模型识别。中可以识别线性模型系统识别应用程序或命令行。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。使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-估计任意常微分方程或差分方程的系数,结合从先验知识获得的系统信息或从物理原理推导出来的系统信息。
线性模型识别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,请参见关于已识别的线性模型.您还可以使用参数化模型结构(如AR和ARMA)对包含单个输出通道和无输入通道的时间序列数据建模。
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®.