数据过滤

支持的过滤器

在“系统辨识”App 或命令行中估计模型之前，您可以通过线性滤波器对输入和输出信号进行滤波。您打算如何处理系统中的噪声，将决定是否需要对数据进行预滤波。

“系统辨识”App 中提供的滤波器是一个五阶（通带）巴特沃斯滤波器。如果需要指定自定义过滤器，请使用 idfilt 命令。

选择对数据进行预滤波

对数据进行预滤波器有助于去除高频噪声或低频干扰（漂移）。后一种应用方法是Handling Offsets and Trends in Data中所述的从数据中减去线性趋势的替代方案。

除了能最大限度地降低噪声外，预滤波器还能让您的模型专注于特定的频段。所关注的频率范围通常对应于波德图上各分频点处的通带。例如，如果您正在为控制设计应用对某台设备进行建模，您可以对数据进行预滤波器处理，以专门增强目标闭环带宽附近的频率。

对输入和输出数据使用相同的预滤波器进行预滤波，不会改变线性系统的输入-输出关系。然而，预滤波器确实会改变噪声特性，并影响系统噪声模型的估计结果。

为了在 App 中获得可靠的噪声模型，请不要对数据进行预滤波器，而是将 Focus 设置为 Filter，并指定滤波器。若要在命令行中获得可靠的噪声模型，请不要对数据进行预滤波器，而是在估计命令的 WeightingFilter 估计选项中指定滤波器。如果提供 Focus 选项，请将其指定为 'simulation'。

有关数据预滤波器的信息，请参阅 System Identification: Theory for the User, Second Edition, by Lennart Ljung, Prentice Hall PTR, 1999.

关于数据预滤波器的实际示例，请参阅以下书目中关于数据后处理的章节：Modeling of Dynamic Systems, by Lennart Ljung and Torkel Glad, Prentice Hall PTR, 1994.