D2C.

将模型从离散转换为连续时间

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句法

SYSC = D2C（SYSD）

SYSC = D2C（SYSD，方法）

SYSC = D2C（SYSD，OPTS）

[SYSC，G] = D2C（___）

描述

例子

SYSC.= D2C（SYSD.）转换一个离散时间动态系统模型SYSD.在输入上使用零阶保持的连续时间模型。

例子

SYSC.= D2C（SYSD.那方法）指定转换方法。

例子

SYSC.= D2C（SYSD.那选择）指定离散化的转换选项。

[SYSC.那G] = D2C（___），在哪里SYSD.是一个状态空间模型，返回一个矩阵G这张映了这些州xd [k]对各州的离散时间空间模型XC（T）的SYSC.。

例子

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将离散时间传递函数转换为连续时间

打开直播脚本

创建以下离散时间传输功能：

$H （ Z. ） = \frac{Z. - 1}{{Z.}^{2} + Z. + 0. 。 3.}$

H = TF（[1 -1]，[1 1 0.3]，0.1）;

模型的采样时间是 ${T.}_{S.} = 0. 。 1 S.$ 。

导出连续时间，零阶持有等效模型。

HC = D2C（H）

HC = 121.7 S  -  8.407E-13 ------------------- S ^ 2 + 12.04 S + 776.7连续时间传输功能。

离散结果模型，HC.，默认零级保持方法和采样时间0.1s返回原始的离散模型，H。

C2D（HC，0.1）

ans = z  -  1 ------------- ^ 2 + z + 0.3采样时间：0.1秒离散时间传递函数。

使用Tustin近似方法转换H到连续时间模型。

HC2 = D2C（H，'tustin'）;

离散化结果模型HC2，以获得原始离散时间模型，H。

C2D（HC2,0.1，'tustin'）;

将确定的离散时间传递函数转换为连续时间

此示例使用：

系统识别工具箱系统识别工具箱

打开直播脚本

估计离散时间传输函数模型，并将其转换为连续时间模型。

加载Iddata1.sys1d = tfest（z1,2，'ts'，0.1）;sys1c = d2c（sys1d，'ZOH'）;

估计连续时间传递函数模型。

sys2c = tfest（z1,2）;

比较响应sys1c.和直接估计的连续时间模型，sys2c.。

比较（Z1，SYS1C，SYS2C）

图包含轴。轴包含3个类型的线。这些物体代表Z1（Y1），SYS1C：69.3％，SYS2C：70.77％。

这两个系统几乎相同。

转换到连续时间模型后重新生成协方差信息

此示例使用：

系统识别工具箱系统识别工具箱

打开直播脚本

将识别的离散时间传输函数模型转换为连续时间。

加载Iddata1.sysd = tfest（z1,2，'ts'，0.1）;SYSC = D2C（SYSD，'ZOH'）;

sys1c.没有协方差信息。这D2C.操作导致识别模型的协方差数据丢失。

使用具有相同估计命令和估计数据的零迭代更新重新生成协方差信息。

选择= tfestoptions;opt.SearchOptions.maxIterations = 0;SYS1C = TFEST（Z1，SYSC，OPT）;

分析对频率响应不确定性的影响。

h =贝波特（SYSD，SYS1C）;展览（H，3）

图包含2个轴。带有标题的轴1来自：U1至：Y1包含2个类型的型号。这些对象代表SYSD，SYS1C。轴2包含2个类型的2个物体。这些对象代表SYSD，SYS1C。

不确定性sys1c.和SYSD.与奈奎斯特频率相当。然而，sys1c.在估计数据不提供任何信息的频率范围内表现出大的不确定性。

如果您无权访问估计数据，请使用翻译命令是基于模型类型转换操作的高斯近似公式的基于转换的转换。

输入参数

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`SYSD.`-离散时间动态系统
动态系统模型

离散时间模型，指定为a动态系统模型如TF.那SS.，要么ZPK.。

你不能直接使用idgrey.模特functiontype.是'D'和D2C.。将模型转换为IDS.形式第一。

`方法`-离散到连续的时间转换方法
`'ZOH'`（默认）|`'foh'`|`'tustin'`|`'匹配'`

离散到连续的时间转换方法，指定为以下值之一：

'ZOH'- 输入输入上的零阶保持。假设控制输入在采样周期上是分段常量。
'foh'- 输入输入线性插值（修改的一阶保持）。假设控制输入在采样周期上是分段线性的。
'tustin'- 双线性（Tustin）近似到衍生物。用频率预警指定此方法（以前称为'prewarp'方法），使用预先验证选择d2coptions.。
'匹配'- 零极匹配方法（仅适用于SISO系统）。看[1]。