Функции непараметрического оценивания

 

B данную группу входят функции covf, era, etfe и spa. Рассмотрим их.

Функция covf

Функция covf выполняет расчет авто- и взаимных корреляционных функций совокупности экспериментальных данных:

R = covf(z,M)

R = covf(z,M,maxsize)

Аргументы:

• z— матрица данных размером Nxnz, каждый столбец которой co­ответствует входному или выходному сигналу (обычно z= [y u]);

• М — максимальная величина дискретного аргумента, для которой pассчитываются корреляционные функции, минус единица;

• maxsize — параметр, определяющий максимально допустимый размер матриц.

Возвращаемая величина — матрица R размером nz²xM с элементами

 

 

Функция сra

Функция сra определяет оценку ИХ методом корреляционного ана­лиза для одномерного (один вход — один выход) объекта:

cra(z);

[ir,R,cl] - cra(z,M,na,p1ot);

cra(R):

Аргументы:

• z — матрица экспериментальных данных вида z = [у и], где у —вектор-столбец, соответствующий выходным данным, u — вектор-столбец входных данных;

• М — максимальное значение дискретного аргумента, для которого производится расчет оценки ИХ, по умолчанию М=20;

• na — порядок модели авторегрессии (степени многочлена A(z)), которая используется для расчета параметров «обеляющего» фильт­ра Ф(г), по умолчанию nа=10. При nа=0 в качестве идентифици­рующего используется непреобразованный входной сигнал;

• plot — plot=0 означает отсутствие графика, plot =1 (по умолчанию) —график полученной оценки ИХ вместе с 99%-м доверительным коридором, plot =2 - выводятся графики всех корреляционных функций.

Возвращаемые величины: ir — оценка ИХ (вектор значений); cl — 99%-й доверительный коридор для оценки ИХ; R — матрица, эле­менты первого столбца которой — значения дискретного аргумента, элементы второго столбца — значения оценки автокорреляционной функции выходного сигнала (возможно, отфильтрованного), элемен­ты третьего столбца — значения оценки автокорреляционной функ­ции входного сигнала (возможно, «обеленного»), элементы четвер­того столбца — значения оценки взаимной корреляционной функции.

Функция spa

Функция spa возвращает частотные характеристики одномерного объ­екта и оценки спектральных плотностей его сигналов для обобщен­ной линейной модели объекта (возвращая модель объекта в так на­зываемом частотном формате):

[g,phiv] = spa(z)

[g, phiv,z_spe] = spa(z,M,w,maxsize,T)

Аргументы:

• z — матрица исходных данных — как в рассмотренных выше функ­циях;

• М — ширина временного окна (см. выше), по умолчанию М = min(30, length(z)/10), где length(z) — число строк матрицы z;

• w — вектор частот, для которых производится расчет частотных характеристик, по умолчанию [l:128]/128*pi/T;

• Т — интервал дискретизации;

• maxsize — параметр, определяющий максимальный размер матриц, создаваемых в процессе вычислений (оптимальный выбор этого значения позволяет добиться максимальной скорости расчетов).

Возвращаемые величины:

• g — оценка W{e^jωТ)в частотном формате;

• phiv — оценка спектральной плотности шума v(t);

• zspe — матрица спектральных плотностей входного и выходного сигналов.

Рассмотрим пример. Пусть исходные данные содержатся в файле dryer2.mat. Воспользуемся функцией spa для нахождения оценок ам-плитудно- и фазочастотных характеристик объекта с выводом резуль-1лта в форме графиков.

»% Загрузка данных
» load dryer2
» z=[y2 u2];

» g - spa(z); %Оценива ние модели

» bodeplot(g) %Построение диаграммы Боде

Результат представлен на рисунке (оценка АЧХ построена в лога­рифмическом масштабе).

В продолжение примера ниже приведены функции, обеспечиваю­щие вывод графиков АЧХ, ФЧХ и S_v(ω) с доверительными коридорами шириной в три среднеквадратических отклонения

» w = logspace(-2,pi,l28);

» [g,phiv] = spa(z,[ ],w);

» % (пустая матрица означает значение по умолчанию )

» bodeplot ([g phiv], 3)

 

Функция etfe

Функция etfe так же, как предыдущая функция, возвращает оценку дискретной передаточной функции для обобщенной линейной моде­ли (см. выше) одномерного объекта в частотной форме. Рекомендуется к использованию для узкополосных объектов. Записывается в виде:

g = etfe(z)

g = etfe(z,M,N,T)

Аргументы:

• z — как для предыдущей функции;

• М — как для предыдущей функции;

• N — определяет диапазон частот для расчета (эта величина долж­на быть степенью 2) значений частотных характеристик, согласно формуле w = [1:N]/N*pi/T. По умолчанию N=128;

• Т — интервал дискретизации (по умолчанию Т=1).
Возвращаемая величина g = W(e^jωТ).

 

В продолжение предыдущего примера (с его исходными данными) проведем сравнение результатов использования функций spa и etfe. Соответствующая программа и графики приведены ниже.

» ge = etfe(z):

» gs - spa(z);

» bodeplot([ge gs])