1、默认情况下,nu=1,M=1,即一个通道,一个周期。Type指定产生信号的类型,可选类型如下rgs高斯随机信号rbs (默认)二值随机信号prbs二值伪随机信号(M序列)sine正弦信号和Band指定信号的频率成分。对于rgs、rbs、sine,band = wlow, whigh指定通带的范围,如果是白噪声信号,则band=0, 1,这也是默认值。指定非默认值时,相当于有色噪声。对于prbs,band=0, B,B表示信号在一个间隔1/B(时钟周期)内为恒值,默认为0, 1。Levels指定输入的水平。Levels=minu, maxu,在type=rbs、prbs、sine时,表示信号u的
2、值总是在minu和maxu之间。对于type=rgs,minu指定信号的均值减标准差,maxu指定信号的均值加标准差,对于0均值、标准差为1的高斯白噪声信号,则levels=-1, 1,这也是默认值。说明对于PRBS信号,如果M1,则序列的长度和PRBS周期会做调整,使PRBS的周期为对应一定阶数的最大值(即2n-1,n为阶数);如果M=1,PRBS的周期是大于N的相应阶数的值。在多输入的情形时,信号被最大平移,即P/nu为此信号能被估计的模型阶次的上界。上面的意思可如下理解:对于M=1时,ms = idinput(12, prbs, 0 1, 0 1);figurestairs(ms)tit
3、le(M序列)ylim(-0.5 1.5)结果如下同时,matlab给出如下警告Warning: The PRBS signal delivered is the 12 first values of a full sequence of length 15.即函数的输出为周期为15(大于12的第一个2n-1的值)PRBS信号的前12个值组成的序列。如ms = idinput(15, 可以看到指定12时的序列为指定15时的序列的前面部分。对于M1时,ms = idinput(12,1,2, Matlab给出的响应警告为 The period of the PRBS signal was cha
4、nged to 7. Accordingly, the length of thegenerated signal will be 14.对于正弦信号和的产生,貌似用的不多,语法还挺复杂,等用的时候再看吧。方法产生rgs信号的带通信号使用的是一个8阶巴特沃斯滤波器,使用idfilt做的非因果滤波,这个是可信赖的方法。对于rbs信号,使用的是相同的滤波器,但是是在二值化之前,这意味着频率成分并不保证是精确的。产生高斯随机信号clcclear allclose all% 高斯随机信号u = idinput(1000, rgs);stairs(u)高斯随机信号hist(u, -4:4)高斯随机信号的
5、分布产生二值随机信号% 二值随机信号u = idinput(100, rbs二值随机信号ylim(-1.5 1.5)产生二值伪随机信号(M序列)合理的选择输入激励信号,能有效的激励起系统的动态信号。白噪声的平稳谱的性质决定了它是一个很好的输入信号,但它在工程中不易实现,而M序列具有近似白噪声的性质,可保证良好的辨识精度。% 二值伪随机信号(M序列)n = 8; % 阶次p = 2n -1; % 循环周期ms = idinput(p, 结果验证M序列的性质如下 -1和1的个数差1sum(ms=1) % 1的个数sum(ms=-1) % -1的个数ans =127128 存在直流分量mean(ms
6、) % 直流分量-0.0039 相关函数a = zeros(length(ms)*10, 1); % 采样for i = 1:10a(i:10:end) = ms;endc = xcorr(a, coeff % 自相关函数plot(c)相关函数自相关函数接近于函数。 谱密度pwelch(a) % 谱密度说明M序列不含基频的整数倍的频率成分。产生逆M序列谱分析表明,M序列含有直流成分,将造成对辨识系统的“净扰动”,这通常不是所希望的。而逆M序列将克服这一缺点,是一种比M序列更为理想的伪随机码序列。, , 0 1);% 产生逆M序列s = 0;ims = zeros(2*p, 1);mstemp = ms; ms;2*pims(i) = xor(mstemp(i), s);s = not(s);ims(ims=0) = -1;stairs(ims)逆M序列sum(ims=1) % 1的个数sum(ims=-1) % -1的个数255 无直流分量mean(ims) % 直流分量a = zeros(length(ims)*10, 1);end) = ims;pwelch(a)继续阅读
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