数据进行预处理
删除意味着、补偿和线性趋势;重建丢失的数据,数据采样率变化
功能
去趋势 |
从时域信号中包含减去抵消或趋势iddata对象 |
retrend |
添加补偿或趋势信号存储在时域数据iddata对象 |
diff |
差分信号iddata对象 |
idfilt |
使用用户定义的通带滤波器数据,通用过滤器,或巴特沃斯滤波器 |
错误数据 |
重建丢失的输入和输出数据 |
nkshift |
转移数据序列 |
idresamp |
重新取样时域数据通过大量毁灭或插值 |
idresampOptions |
选项设置idresamp |
重新取样 |
(不推荐)重新取样时域数据存储在一个iddata对象由大量毁灭或插值(需要信号处理工具箱软件) |
getTrend |
创建对象来存储抵消趋势信息,意思是,和趋势信息存储在时域信号iddata对象 |
chgFreqUnit |
改变频率的频率特性数据模型单元 |
fdel |
删除指定的数据从频率响应数据(朋友)模型 |
TrendInfo |
为消除趋势数据偏移量和线性趋势斜率值 |
例子和如何
- 预处理数据使用快速启动
减去平均值数据,并指定评估和验证数据。
- 提取和模型特定的数据段
这个例子展示了如何创建一个multi-experiment,时域数据集通过合并,只有准确的数据段和忽略了休息。
- 如何使用应用程序去趋势数据
您可以执行这个任务之前,您必须做为样本,稳态时域数据导入到系统识别应用。
- 如何去趋势数据在命令行吗
您可以执行这个任务之前,您必须作为一个时域数据
iddata对象。 - 重采样数据使用应用程序
使用系统辨识程序重新取样时域数据。
- 重采样数据在命令行
使用
重新取样毁掉和插入时域iddata对象。 - 如何使用这个应用程序筛选数据吗
系统识别应用程序允许您使用5次巴特沃斯滤波器滤波器时域数据通过增强或选择特定的通频带。
- 如何在命令行过滤数据
使用
idfilt通频带和其他自定义过滤器应用于时域或频域iddata对象。
概念
- 处理缺失数据和异常值
处理缺失或错误的数据值。
- 处理的偏移和趋势数据
删除和恢复常数补偿和线性趋势数据信号。
- 重采样数据
的和插值重采样数据。
- 过滤数据
之前决定是否过滤数据模型估计和预滤器数据。
