如何根据matlab辨识结果导出辨识参数曲线

pancf · 发表于 2007-7-19 11:00

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Discrete-time IDPOLY model: y(t) = B(q)u(t) + e(t)
B(q) = 0.007922 q^-1 + 0.007872 q^-2 + 0.007821 q^-3 + 0.007771 q^-4
      + 0.007721 q^-5 + 0.00767 q^-6 + 0.00762 q^-7 + 0.00757 q^-8
      + 0.007519 q^-9 + 0.007469 q^-10 + 0.007418 q^-11 + 0.007368 q^-12
      + 0.007318 q^-13 + 0.007267 q^-14 + 0.007217 q^-15 + 0.007167 q^-16
      + 0.007116 q^-17 + 0.007066 q^-18 + 0.007015 q^-19 + 0.006965 q^-20
      + 0.006915 q^-21 + 0.006864 q^-22 + 0.006814 q^-23 + 0.006764 q^-24
      + 0.006713 q^-25 + 0.006663 q^-26 + 0.006613 q^-27 + 0.006562 q^-28
      + 0.006512 q^-29 + 0.006461 q^-30 + 0.006411 q^-31 + 0.006361 q^-32
      + 0.00631 q^-33 + 0.00626 q^-34 + 0.00621 q^-35 + 0.006159 q^-36
      + 0.006109 q^-37 + 0.006058 q^-38 + 0.006008 q^-39 + 0.005958 q^-40
      + 0.005907 q^-41 + 0.005857 q^-42 + 0.005807 q^-43 + 0.005756 q^-44
      + 0.005706 q^-45 + 0.005655 q^-46 + 0.005605 q^-47 + 0.005555 q^-48
      + 0.005504 q^-49 + 0.005454 q^-50 + 0.005404 q^-51 + 0.005353 q^-52
      + 0.005303 q^-53 + 0.005253 q^-54 + 0.005202 q^-55 + 0.005152 q^-56
      + 0.005101 q^-57 + 0.005051 q^-58 + 0.005001 q^-59 + 0.00495 q^-60
      + 0.0049 q^-61 + 0.00485 q^-62 + 0.004799 q^-63 + 0.004749 q^-64
      + 0.004698 q^-65 + 0.004648 q^-66 + 0.004598 q^-67 + 0.004547 q^-68
      + 0.004497 q^-69 + 0.004447 q^-70 + 0.004396 q^-71 + 0.004346 q^-72
      + 0.004295 q^-73 + 0.004245 q^-74 + 0.004195 q^-75 + 0.004144 q^-76
      + 0.004094 q^-77 + 0.004044 q^-78 + 0.003993 q^-79 + 0.003943 q^-80
      + 0.003893 q^-81 + 0.003842 q^-82 + 0.003792 q^-83 + 0.003741 q^-84
      + 0.003691 q^-85 + 0.003641 q^-86 + 0.00359 q^-87 + 0.00354 q^-88
      + 0.00349 q^-89 + 0.003439 q^-90 + 0.003389 q^-91 + 0.003338 q^-92
      + 0.003288 q^-93 + 0.003238 q^-94 + 0.003187 q^-95 + 0.003137 q^-96
      + 0.003087 q^-97 + 0.003036 q^-98 + 0.002986 q^-99 + 0.002935 q^-100
      + 0.002885 q^-101 + 0.002835 q^-102 + 0.002784 q^-103
      + 0.002734 q^-104 + 0.002684 q^-105 + 0.002633 q^-106
      + 0.002583 q^-107 + 0.002533 q^-108 + 0.002482 q^-109
      + 0.002432 q^-110 + 0.002381 q^-111 + 0.002331 q^-112
      + 0.002281 q^-113 + 0.00223 q^-114 + 0.00218 q^-115
      + 0.00213 q^-116 + 0.002079 q^-117 + 0.002029 q^-118
      + 0.001978 q^-119 + 0.001928 q^-120 + 0.001878 q^-121
      + 0.001827 q^-122 + 0.001777 q^-123 + 0.001727 q^-124
      + 0.001676 q^-125 + 0.001626 q^-126 + 0.001575 q^-127
      + 0.001525 q^-128 + 0.001475 q^-129 + 0.001424 q^-130
      + 0.001374 q^-131 + 0.001324 q^-132 + 0.001273 q^-133
      + 0.001223 q^-134 + 0.001173 q^-135 + 0.001122 q^-136
      + 0.001072 q^-137 + 0.001021 q^-138 + 0.000971 q^-139
      + 0.0009207 q^-140 + 0.0008703 q^-141 + 0.0008199 q^
      -142 + 0.0007696 q^-143 + 0.0007192 q^-144 + 0.0006688 q^-145
      + 0.0006184 q^-146 + 0.0005681 q^-147 + 0.0005177 q^
      -148 + 0.0004673 q^-149 + 0.000417 q^-150 + 0.0003666 q^-151
      + 0.0003162 q^-152 + 0.0002658 q^-153 + 0.0002155 q^
      -154 + 0.0001651 q^-155 + 0.0001147 q^-156 + 6.436e-005 q^-157
      + 1.399e-005 q^-158 - 3.638e-005 q^-159 - 8.675e-005 q^-160
      - 0.0001371 q^-161 - 0.0001875 q^-162 - 0.0002379 q^
      -163 - 0.0002882 q^-164 - 0.0003386 q^-165 - 0.000389 q^-166
      - 0.0004393 q^-167 - 0.0004897 q^-168 - 0.0005401 q^
      -169 - 0.0005905 q^-170 - 0.0006408 q^-171 - 0.0006912 q^-172
      - 0.0007416 q^-173 - 0.0007919 q^-174 - 0.0008423 q^
      -175 - 0.0008927 q^-176 - 0.000943 q^-177 - 0.0009934 q^-178
      - 0.001044 q^-179 - 0.001094 q^-180 - 0.001145 q^-181
      - 0.001195 q^-182 - 0.001245 q^-183 - 0.001296 q^-184
      - 0.001346 q^-185 - 0.001396 q^-186 - 0.001447 q^-187
      - 0.001497 q^-188 - 0.001547 q^-189 - 0.001598 q^-190
      - 0.001648 q^-191 - 0.001699 q^-192 - 0.001749 q^-193
      - 0.001799 q^-194 - 0.00185 q^-195 - 0.0019 q^-196 - 0.00195 q^-197
      - 0.002001 q^-198 - 0.002051 q^-199 - 0.002102 q^-200
      - 0.002152 q^-201 - 0.002202 q^-202 - 0.002253 q^-203
      - 0.002303 q^-204 - 0.002353 q^-205 - 0.002404 q^-206
      - 0.002454 q^-207 - 0.002505 q^-208 - 0.002555 q^-209
      - 0.002605 q^-210 - 0.002656 q^-211 - 0.002706 q^-212
      - 0.002756 q^-213 - 0.002807 q^-214 - 0.002857 q^-215
      - 0.002907 q^-216 - 0.002958 q^-217 - 0.003008 q^-218
      - 0.003059 q^-219 - 0.003109 q^-220 - 0.003159 q^-221
      - 0.00321 q^-222 - 0.00326 q^-223 - 0.00331 q^-224 - 0.003361 q^-225
      - 0.003411 q^-226 - 0.003462 q^-227 - 0.003512 q^-228
      - 0.003562 q^-229 - 0.003613 q^-230 - 0.003663 q^-231
      - 0.003713 q^-232 - 0.003764 q^-233 - 0.003814 q^-234
      - 0.003865 q^-235 - 0.003915 q^-236 - 0.003965 q^-237
      - 0.004016 q^-238 - 0.004066 q^-239 - 0.004116 q^-240
      - 0.004167 q^-241 - 0.004217 q^-242 - 0.004268 q^-243
      - 0.004318 q^-244 - 0.004368 q^-245 - 0.004419 q^-246
      - 0.004469 q^-247 - 0.004519 q^-248 - 0.00457 q^-249
      - 0.00462 q^-250 - 0.00467 q^-251 - 0.004721 q^-252
      - 0.004771 q^-253 - 0.004822 q^-254 - 0.004872 q^-255
      - 0.004922 q^-256 - 0.004973 q^-257 - 0.005023 q^-258
      - 0.005073 q^-259 - 0.005124 q^-260 - 0.005174 q^-261
      - 0.005225 q^-262 - 0.005275 q^-263 - 0.005325 q^-264
      - 0.005376 q^-265 - 0.005426 q^-266 - 0.005476 q^-267
      - 0.005527 q^-268 - 0.005577 q^-269 - 0.005628 q^-270
      - 0.005678 q^-271 - 0.005728 q^-272 - 0.005779 q^-273
      - 0.005829 q^-274 - 0.005879 q^-275 - 0.00593 q^-276
      - 0.00598 q^-277 - 0.00603 q^-278 - 0.006081 q^-279
      - 0.006131 q^-280 - 0.006182 q^-281 - 0.006232 q^-282
      - 0.006282 q^-283 - 0.006333 q^-284 - 0.006383 q^-285
      - 0.006433 q^-286 - 0.006484 q^-287 - 0.006534 q^-288
      - 0.006585 q^-289 - 0.006635 q^-290 - 0.006685 q^-291
      - 0.006736 q^-292 - 0.006786 q^-293 - 0.006836 q^-294
      - 0.006887 q^-295 - 0.006937 q^-296 - 0.006988 q^-297
      - 0.007038 q^-298 - 0.007088 q^-299 - 0.007139 q^-300
      - 0.007189 q^-301 - 0.007239 q^-302 - 0.00729 q^-303
      - 0.00734 q^-304 - 0.00739 q^-305 - 0.007441 q^-306
      - 0.007491 q^-307 - 0.007542 q^-308 - 0.007592 q^-309
      - 0.007642 q^-310 - 0.007693 q^-311 - 0.007743 q^-312
      - 0.007793 q^-313 - 0.007844 q^-314 - 0.007894 q^-315
      - 0.007945 q^-316 - 0.007995 q^-317 - 0.008045 q^-318
      - 0.008096 q^-319 - 0.008146 q^-320 - 0.008196 q^-321
      - 0.008247 q^-322 - 0.008297 q^-323 - 0.008348 q^-324
      - 0.008398 q^-325 - 0.008448 q^-326 - 0.008499 q^-327
      - 0.008549 q^-328 - 0.008599 q^-329 - 0.00865 q^-330
      - 0.0087 q^-331 - 0.00875 q^-332 - 0.008801 q^-333 - 0.008851 q^-334
      - 0.008902 q^-335 - 0.008952 q^-336 - 0.009002 q^-337
      - 0.009053 q^-338 - 0.009103 q^-339 - 0.009153 q^-340
      - 0.009204 q^-341 - 0.009254 q^-342 - 0.009305 q^-343
      - 0.009355 q^-344 - 0.009405 q^-345 - 0.009456 q^-346
      - 0.009506 q^-347 - 0.009556 q^-348 - 0.009607 q^-349
      - 0.009657 q^-350 - 0.009708 q^-351 - 0.009758 q^-352
      - 0.009808 q^-353 - 0.009859 q^-354 - 0.009909 q^-355
      - 0.009959 q^-356 - 0.01001 q^-357 - 0.01006 q^-358
      - 0.01011 q^-359 - 0.01016 q^-360 - 0.01021 q^-361 - 0.01026 q^-362
      - 0.01031 q^-363 - 0.01036 q^-364 - 0.01041 q^-365 - 0.01046 q^-366
      - 0.01051 q^-367 - 0.01056 q^-368 - 0.01061 q^-369 - 0.01066 q^-370
      - 0.01071 q^-371 - 0.01077 q^-372 - 0.01082 q^-373 - 0.01087 q^-374
      - 0.01092 q^-375 - 0.01097 q^-376 - 0.01102 q^-377 - 0.01107 q^-378
      - 0.01112 q^-379 - 0.01117 q^-380 - 0.01122 q^-381 - 0.01127 q^-382
      - 0.01132 q^-383 - 0.01137 q^-384 - 0.01142 q^-385 - 0.01147 q^-386
      - 0.01152 q^-387 - 0.01157 q^-388 - 0.01162 q^-389 - 0.01167 q^-390
      - 0.01172 q^-391 - 0.01177 q^-392 - 0.01182 q^-393 - 0.01187 q^-394
      - 0.01192 q^-395 - 0.01197 q^-396 - 0.01202 q^-397 - 0.01207 q^-398
                                 - 0.01213 q^-399 - 0.01218 q^-400


Estimated using ARX from data set v0295aa0
Loss function 0.0369046 and FPE 0.0861107
Sampling interval: 0.001
以上是我根据测试数据用matlab系统辨识工具得出的结果，想将该时变参数的辨识结果导出成以时间为横坐标的曲线，不知怎么办到，请指教！

花如月 · 发表于 2007-7-19 11:25

看看辨识工具箱的使用帮助吧

pancf · 发表于 2007-7-19 16:09

还是没找到办法，有没有做过的，请指教？

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[工具箱] 如何根据matlab辨识结果导出辨识参数曲线

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