상관 모델
R2026b상관 분석을 사용하여 획득한 임펄스 응답 모델
시간 영역 상관 분석은 동적 시스템의 임펄스 응답을 데이터에 기반하여 유한 임펄스 응답(FIR) 모델로 비모수적으로 추정하는 것을 의미합니다. 추정된 모델은 전달 함수 객체로 저장됩니다.
앱
| System Identification | 측정된 데이터에서 동적 시스템의 모델 식별하기 |
함수
cra | Estimate impulse response using input/output data prewhitening before correlation analysis |
impulseest | Nonparametric impulse response estimation |
impulseestOptions | Options set for impulseest |
era | Estimate state-space model from impulse response data using Eigensystem Realization Algorithm (ERA) (R2022b 이후) |
getpvec | Obtain model parameters and associated uncertainty data |
setpvec | Modify values of model parameters |
도움말 항목
- What Is Time-Domain Correlation Analysis?
Time-domain correlation analysis refers to nonparametric estimation of the impulse response of dynamic systems as a finite impulse response (FIR) model from the data.
- Estimate Impulse-Response Models Using System Identification App
Estimate in the app using time-domain correlation analysis.
- Estimate Impulse-Response Models at the Command Line
Use
impulseestcommand to estimate using correlation analysis. - Compute Response Values
Obtain numerical impulse- and step-response vectors as a function of time.
- Identify Delay Using Transient-Response Plots
You can use transient-response plots to estimate the input delay, or dead time, of linear systems.
