生成一个波德图。

sys = rss (5);h = bodeplot(系统);

将单位改为Hz并抑制相位图。为此，编辑情节句柄的属性，h．

setoption (h,“FreqUnits”，“赫兹”，“PhaseVisible”，“关闭”)；

当你调用时，情节会自动更新setoption．

创建一个动态系统的波德图。

Sys = tf(1，[1 1]);h = bodeplot(系统);

将相位调整为1 rad/s到750度。为此，获取plot属性。然后修改属性PhaseMatchingFreq和PhaseMatchingValue使相位与指定的频率相匹配

p = getoptions (h);p.PhaseMatching =“上”；p.PhaseMatchingFreq = 1;p.PhaseMatchingValue = 750;

更新的阴谋。

setoption (h p);

第一个波德图的相位为-45度，频率为1 rad/s。设置相位匹配选项，使在1 rad/s时相位接近750度，产生第二个波德图。然而，请注意，相位只能是-45 + N*360，其中N是整数，因此plot被设置为最近的允许相位，即675度(或2*360 -45 = 675)。

比较确定的2阶和6阶状态空间模型的频率响应及其2 $$\sigma$$地区的信心。

负载iddata1syso1 = n4sid(z1, 2);syso2 = n4sid(z1, 6);

两种模型的拟合率都在70%左右。然而,sys2频率响应的不确定性较高，特别是接近Nyquist频率，如图所示:

w = linspace(8 10 *π,256);h = bodeplot (sys1 sys2 w);setoption (h,“PhaseMatching”，“上”，“ConfidenceRegionNumberSD”2);

右键单击图并选择>置信区域开启置信区特性。另外,类型showConfidence (h)绘制置信区域。

比较从输入/输出数据识别的参数模型的频率响应，与使用相同数据识别的非参数模型的频率响应。基于数据识别参数和非参数模型。

负载iddata2z2；w = linspace(0, 10 *π,128);sys_np = spa (z2, [], w);sys_p =特遣部队(z2, 2);

水疗中心和特遣部队需要系统识别工具箱™软件。sys_np是一个非参数辨识模型。sys_p是一个参数识别模型。

创建一个包含两个系统的Bode图。

选择= bodeoptions;opt.PhaseMatching =“上”；bodeplot (sys_np sys_p w,选择);