估计输入信号
频率响应估计需要一个输入信号在感兴趣的频率激发模型。然后软件测量在指定输出处的响应，使用输入信号和测量响应来估计频率响应。
当您执行频率响应估计时，您指定要使用何种类型的输入信号及其属性。
离线估计
下表总结了可用于离线估计的输入信号类型模型线性化电路或在matlab®用于使用的命令行frestimate．
| 信号 | 描述 |
|---|---|
| 中间人 | 一系列初中扰动彼此施加。建议在大多数情况下建议SINESTREAM信号。当您的系统包含强烈的非线性或需要高精度的频率响应模型时，它们特别有用。 |
| 唧唧喳喳 | 扫描频率信号，可在一系列频率下激发系统，使得输入频率瞬间发生变化。当系统在模拟范围内的系统几乎线性时，啁啾信号很有用。当您希望快速获取大量频率点时，它们也很有用。 |
| 伪随机位序列 | 确定型伪随机二进制序列，其在两个值之间移动并具有白噪声性质。与使用Sinestream输入信号相比，PRBS信号减少总估计时间，同时产生可比估计结果。PRBS信号可用于估计通信和电力电子系统的频率响应。 |
| 随机 | 随机输入信号。随机信号很有用，因为它们可以在所有频率上均匀激发系统，从而达到奈奎斯特频率。 |
| 一步 | 步进输入信号。步骤输入迅速模拟，并且当您没有关于您尝试估计的系统的知识时，可以使用它是第一次尝试。 |
| 随意的 | MATLAB TimeSeries，您可以使用它指定任何时变信号作为输入。 |
一般情况下，估计的频率响应与输入输出信号的关系如下:
这里，你美国东部时间（T.)为注入的输入信号和y美国东部时间（T.）是相应的模拟输出信号。有关更多详细信息，请参阅算法部分frestimate．
在线评估
用于在线估计频率响应估计量块，你可以使用两种类型的输入信号:
对于在线估计，使用正弦流信号比叠加信号更精确，能适应更宽的频率范围。sinstream模式也可以减少干扰。然而，由于正弦波扰动的顺序性质，每增加一个频率点都会增加实验时间。因此，对于叠加信号的估计实验通常要快得多，结果令人满意。
要指定用于在线估计的输入信号的输入信号，请使用实验模式参数的频率响应估计量块。
SINESTREAM信号
有关SINESTEAM信号结构以及如何创建它们的详细信息，请参阅SINESTREAM输入信号．
线性调频信号
有关Chirp信号结构以及如何创建它们的详细信息，请参阅短促声波输入信号．
伪随机位序列信号
有关PRBS信号结构的详细信息以及如何创建它们，请参阅伪随机位序列输入信号．
随机信号
随机信号很有用，因为它们可以在所有频率上均匀激发系统，从而达到奈奎斯特频率。创建随机输入信号进行估计：
在模型线性化电路，在这方面估计选项卡上,选择输入信号>随机．
在命令行，使用
弗列斯特。随机创建随机信号并将其用作输入参数frestimate．
随机信号包含在区间内均匀分布的随机数振幅[0]要么振幅[0]分别为正振幅和负振幅。当创建输入信号时，可以直接指定振幅、采样时间和采样次数。或者，如果您有一个相关的线性时不变(LTI)模型，例如状态空间(SS.）模型，可以使用它来初始化随机信号参数。例如，如果您的系统完全线性化，则可以使用它来初始化参数。
当您使用随机输入信号进行估计时，估计返回的频率的朋友模型取决于信号的长度和采样时间。它们是在输入信号的快速傅立叶变换中获得的频率（参见算法部分frestimate)．
步信号
步进输入很快就模拟。与随机信号一样，步进信号可以在奈奎斯特频率的所有频率下激发系统。出于这些原因，当您没有对您尝试估计的系统没有太多了解时，步进输入可以是首次尝试。然而，激发的幅度随着频率的增加而迅速降低。因此，最佳步骤信号用于识别最慢的杆子的低位工厂。不建议在各种频率上进行估计步进输入。
要创建用于估计的阶跃输入信号，请使用frest.createStep．这个函数创建了一个MATLAB时间序列它表示一个阶跃输入，包含调用时指定的采样时间、步长、步长和信号总长度frest.createStep．
要使用你在MATLAB工作空间中创建的阶跃输入信号:
在模型线性化电路，在这方面估计选项卡，从中选择它现有的输入信号部分输入信号下拉列表。
在命令行，使用它作为输入参数
frestimate．
当您使用步进输入信号进行估计时，估计返回的频率的朋友模型取决于信号的长度和采样时间。它们是在输入信号的快速傅立叶变换中获得的频率（参见算法部分frestimate)．
任意信号
如果您想使用SINESTREAM，CHIRP，步骤或随机信号以外的信号，您可以提供自己的MATLAB时间序列对象。例如，您可以创建时间序列代表斜坡，锯齿或方波输入。
使用一个时间序列对象作为估计的输入信号，首先创建时间序列在MATLAB工作空间中。然后:
在模型线性化电路，在这方面估计选项卡，从中选择它现有的输入信号部分输入信号下拉列表。
在命令行，使用它作为输入参数
frestimate．
当你使用一个任意的输入信号进行估计时，频率在估计中返回的朋友模型取决于信号的长度和采样时间。它们是在输入信号的快速傅立叶变换中获得的频率（参见算法部分frestimate)．
叠加信号
叠加信号仅用于在线估计频率响应估计量块。用于频率矢量处的频响估计ω= (ω1，......，ωN]在振幅上一种= (一种1，......，一种N，则叠加信号为:
块提供扰动δ你在实验期间(当开始/停止信号是正的）。该块确定系统瞬态终止的等待多长时间以及用于估计的次数有多少次数，如下图所示。
T.exp.是您使用开始/停止信号的配置指定的实验持续时间（请参阅开始/停止块参考页面上的端口描述以获取更多信息）。对于估计计算，该块仅使用在窗口中收集的数据N最长的P.．这里，P.是频率向量中最慢的频率的时期ω,N最长的是值的价值用于估计的最低频率周期数块参数。在此窗口之前的所有循环都被丢弃。因此，沉降时间T.解决=T.exp.-N最长的P.．如果你知道你的系统很快就解决了，你可以缩短T.exp.在不改变N最长的有效地缩短T.解决．如果你的系统有噪声，你可以增加N最长的在数据收集窗口中得到更多的平均值。无论哪种方式，都要选择T.exp.足够的时间进行足够的清理和数据收集。推荐的T.exp.= 2N最长的P.．
用叠加信号进行估计，在频率响应估计量块，设置实验模式参数到叠加．有关详细信息,请参见频率响应估计量．
也可以看看
弗列斯特。唧唧喳喳|frest.createStep|弗列斯特。伪随机位序列|弗列斯特。随机|弗列斯特。中间人|frestimate
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