нтіфікації Випадкове процеса
.2 Ітераційна коригування параметрів формуючого фільтра
Мі Бачимо, что крім математичного Очікування ВСІ параметри мают розбіжності більше 5%. Тому корегування проводимо для дис-персії та параметра ? . Для цього додаємо постійну ськладової -0.06528 , а такоже у блоках Transfer Fcn змінюємо параметр Т = 0.98 та у блоці Gain змінюємо параметр k = 2.8:
В
2.3 Схема моделювання Випадкове процеса после ітераційного корегування
После цього отрімуємо залишкових результат, де ВСІ характеристики и параметри відрізняються від завдань не больше чем на 5%:
В
В
рис.2.14. Результати оцінювання найпростішіх характеристик Випадкове процеса после ітераційного корегування
В
рис.2.15 Ідентіфікація автокорреляційної Функції та спектральної щільності после ітераційного корегування
В
Рис. 2.11 параметрично ідентіфікація автокорреляційної Функції та спектральної щільності после ітераційного корегування
В
3. Моделювання та аналіз частотних характеристик ФФ1 и ФФ2
.1 ФФ1
Для качану Реалізуємо таку схему моделювання:
В
Схема для порівняння вхідного и віхідного сігналів ФФ1
Експериментальний описание:
На вхід Ланки будемо подаваті з помощью блоку Sine Wave будемо подаваті по черзі з різною частотою сінусоїдальній сигнал одінічної амплітуді Коливань І з початкових фазою, яка дорівнює нулю.
Таблиця 1.
t1463.32.051.350.90.640.330.160.05 1.41.210.810.680.550.40.270.150.05 1.21. 41.522.53T5.234.494.193.142.52.09A32.92.812.52.151.9 t-0.1-0.21-0.32-0.54-0.71-0.83 -0.13-0.27-0.35-0.6-0.77-0.87
На прікладі ? = 0.1 покажемо, як розраховуються значення в табліці
Розрахуємо Период Коливань Т за Формулі:
(3.1)
Далі з графіка візначаємо амплітуду А та:
В
Рис. 3.1.2 Графік Значення амплітуді і. br/>
Амплітуда А = 0.6
= 79-65 = 14/После цього візначаємо?:
(3.2)
З іншімі значення? Робимо ті Саме.
аналітичний описание:
Передатна функція. (3.3)
частотно Передатна функція. (3.4)
<...
