Signal Processing Toolbox를 사용해 잡음이 있는 주파수 응답 모델 추정하기
Simulink® 모델을 열고 선형화할 모델 부분을 지정합니다.
load_system('magball') io(1) = linio('magball/Desired Height',1); io(2) = linio('magball/Magnetic Ball Plant',1,'output');
시뮬레이션에 사용할 랜덤 입력 신호를 만듭니다.
in = frest.Random('Ts',0.001,'NumSamples',1e4);
정상 상태 동작점에서 모델을 선형화합니다.
op = findop('magball',operspec('magball'),... findopOptions('DisplayReport','off')); sys = linearize('magball',io,op);
모델을 시뮬레이션하여 선형화 출력 점에서의 출력값을 구합니다.
[sysest,simout] = frestimate('magball',io,in,op);
윈도우와 평균화 기능을 포함하는 Signal Processing Toolbox™를 사용하여 주파수 응답 모델을 추정합니다.
input = generateTimeseries(in); output = detrend(simout{1}.Data,'constant'); [Txy,F] = tfestimate(input.Data(:),... output,hanning(4000),[],4000,1/in.Ts); systfest = frd(Txy,2*pi*F);
해석적 선형화의 결과와 tfestimate
(Signal Processing Toolbox)의 결과를 비교합니다.
ax = axes; h = bodeplot(ax,sys,'b',systfest,'g',systfest.Frequency); setoptions(h,'Xlim',[10,1000],'PhaseVisible','off') legend(ax,'Linear model using LINEARIZE','Frequency response using Signal Processing Toolbox',... 'Location','SouthWest')
이 경우 Signal Processing Toolbox 명령인 tfestimate
(Signal Processing Toolbox)는 윈도우와 평균화 기능으로 인해 frestimate
보다 더 정확한 추정을 제공합니다.