Matlab 샘플 데이터에 대해 시스템을 확인했습니다.
개요
Matlab 도구 System Identification을 사용하여 샘플 I/O 데이터에서 시스템 식별을 시도했습니다.
이번에는 전달 함수 모델에 대한 동정을 실시했다.
사용 소프트웨어
MATLAB 버전 9.9 (R2020b)
Signal Processing Toolbox 버전 8.5 (R2020b)
System Identification Toolbox 버전 9.13 (R2020b)
갔다
샘플 데이터 로드
load dcmdata
샘플 입력 데이터 (아래) 출력 데이터 (위)
시스템 동정 gui로부터 샘플 입출력 데이터로부터 전달 함수를 추정했다
systemIdentification
전달 함수에서의 추정의 경우, 극과 영점의 차수를 설정한다. 이하 2 조건으로 추정해 보았다
· tf1 극수 : 1 영점 수 : 0
· tf2 극수 : 2 영점 수 : 0
tf1,2의 추정 결과를 나타낸다. tf1의 추정 정밀도는 91% tf2의 추정 정밀도는 98%였다.
차수를 늘리면 식별 정밀도가 높아진다.
참고
미래
사전 준비된 전달 함수에 M 계열 신호를 입력하여 출력 데이터 저장
그 입출력 데이터로부터 모델을 추정하고 싶다
Reference
이 문제에 관하여(Matlab 샘플 데이터에 대해 시스템을 확인했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/asahi4549/items/6d9cffb5d0219ea21e48
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
MATLAB 버전 9.9 (R2020b)
Signal Processing Toolbox 버전 8.5 (R2020b)
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샘플 입력 데이터 (아래) 출력 데이터 (위)
시스템 동정 gui로부터 샘플 입출력 데이터로부터 전달 함수를 추정했다
systemIdentification
전달 함수에서의 추정의 경우, 극과 영점의 차수를 설정한다. 이하 2 조건으로 추정해 보았다
· tf1 극수 : 1 영점 수 : 0
· tf2 극수 : 2 영점 수 : 0
tf1,2의 추정 결과를 나타낸다. tf1의 추정 정밀도는 91% tf2의 추정 정밀도는 98%였다.
차수를 늘리면 식별 정밀도가 높아진다.
참고
미래
사전 준비된 전달 함수에 M 계열 신호를 입력하여 출력 데이터 저장
그 입출력 데이터로부터 모델을 추정하고 싶다
Reference
이 문제에 관하여(Matlab 샘플 데이터에 대해 시스템을 확인했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/asahi4549/items/6d9cffb5d0219ea21e48
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systemIdentification
미래
사전 준비된 전달 함수에 M 계열 신호를 입력하여 출력 데이터 저장
그 입출력 데이터로부터 모델을 추정하고 싶다
Reference
이 문제에 관하여(Matlab 샘플 데이터에 대해 시스템을 확인했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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이 문제에 관하여(Matlab 샘플 데이터에 대해 시스템을 확인했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/asahi4549/items/6d9cffb5d0219ea21e48텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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