system-identification

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我正在嘗試非線性灰盒模型識別，並且使用下面的代碼。我對輸入矢量，輸出矢量和時間戳中的輸入進行了測量。 input = output_data(2:3,:)'; output = output_data(4:5,:)'; time = output_data(1,:)'; data = iddata(output, input, [], 'SamplingInstants', time);

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如何從ssest matlab函數中提取狀態空間的殘差（e（t））？

與輸入矢量u，輸出矢量y和干擾E中的系統的狀態空間模型以在連續時間以下形式： d（X（t））/ dt的=斧（T）+柯（噸） Y（T）= CX（T）+ E（t）的在MATLAB函數ssest我能夠提取A，C和K個參數，但是我在真正感興趣提取e(t)參數以建立殘基的協方差。 data = iddata(X(:,1:100,10)',[],1); opt = ssestOptions('Es

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如何獲得未知系統的傳遞函數（近似值）在MATLAB/SIMULINK？

我在Simulink模型（非線性）一個未知的系統，我不知道如何讓一個TF將描述它在輸入數據的一定的時間間隔。對不起，即時通訊問這樣的抽象問題，但我真的失去了。我試過'tfest（data，number_of_poles，number_of_zeroes）' 另外我嘗試'ident'，然後將輸入和輸出導入ident GUI，然後單擊估計TF。雙方回到了我，它們的行爲比我的系統完全地不同的傳遞函

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Python：識別系統的狀態空間模型

我正在尋找使用python獲取系統的狀態空間模型。我已經測試實際的系統，所以我的輸入它，我已經測量的輸出。所以我有一組相應的輸入和輸出。是否有某個地方的函數，python，我可以提供該函數與系統的輸入和輸出的集合，然後函數將爲我提供一個狀態空間模型，代表系統？

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可以在與Java servlet交互的設備上獲取硬件信息嗎？

是一種收集硬件信息以唯一標識向Java Servlet發出請求的特定設備（而非類別）的方法？我搜索了這個，但我不認爲有一種方法（「用戶代理」頭可以用於某些信息，但只能識別一組設備，這是不夠的）。

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在Simulink中使用系統識別工具箱傳輸功能

當我試圖在系統識別工具箱（SIT）內創建的Simulink中導入和測試傳輸函數時，我認爲我做了一些根本性錯誤。給我一個簡單的例子，我在做什麼。我有一個輸入是一個從12秒到25秒的偏移正弦波，振幅爲1，頻率爲1.5rad/s，可以給出測量輸出。我用SIT創建它提供了以下協議一個簡單的2極1零換乘功能：然後我試圖導入此傳遞函數到Simulink在下面的配置具有調查頻率1.5rad/s的正弦輸入

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非均勻（不規則）採樣數據的系統識別

我想用MATLAB的系統識別工具箱（App）和命令行來識別我的quadcopter的模型。我有輸入和輸出信號都是非均勻採樣，具體來說，連續測量之間的採樣時間在整個實驗中不是恆定的。我發現，有可能創建使用MATLAB的非均勻數據集： FlightData = iddata(inputs, outputs, [],'SamplingInstants', time, 'Name', dataName)

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同步「SensorEvent.timestamp」與「System.nanoTime（）」或「SystemClock.elapsedRealtimeNanos（）」

問題：我需要一些數據同步設置時間標記使用System.nanoTime()用另一個時間 - 使用SensorEvent.timestamp加蓋。說明：我工作的一個四軸飛行器的系統識別。數據採集使用Android API完成。我係統的輸入是脈衝寬度調製（PWM），使用System.nanoTime()進行時間標記，頻率爲200 Hz。該系統的輸出是安卓系統的傳感器測量結果，使用Senso

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如何在Matlab中構建ARMAX模型

我正在嘗試構建一個ARMAX模型，該模型根據以前的高程和上游流入來預測水庫水位升高。我的數據大概在0.041天的時間步，但它確實略有不同，我有3643個時間系列點。我已經使用基本ARMAX MATLAB命令試過，但我得到這個錯誤： Error using armax (line 90) Operands to the || and && operators must be convertible

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matlab系統識別工具箱給我錯誤的直流增益傳遞函數

大家好。我正在嘗試使用系統識別工具箱建立一個噪音模型。我的系統可寫爲：y = C（z）/ D（z）e。基本上我測量系統響應y純粹是由於未測量的白噪聲e。我認爲系統ID會完成這項工作，因爲它只是一個ARMA模型。在將其應用於實際數據之前，我編寫了以下測試腳本，它使用whitenoise輸入模擬已知系統，並嘗試使用響應y獲取估計模型，並通過繪製它們的預測值與已知系統進行比較。我的問題是，估計的波