使用 Signal Processing Toolbox 估计含噪频率响应模型

打开 Simulink^® 模型，并指定要线性化的模型部分：

load_system('magball')
io(1) = linio('magball/Desired Height',1);
io(2) = linio('magball/Magnetic Ball Plant',1,'output');

为仿真创建随机输入信号：

in = frest.Random('Ts',0.001,'NumSamples',1e4);

在稳态工作点处线性化模型：

op = findop('magball',operspec('magball'),...
            findopOptions('DisplayReport','off'));
sys = linearize('magball',io,op);

仿真模型以获得在线性化输出点处的输出：

[sysest,simout] = frestimate('magball',io,in,op);

使用 Signal Processing Toolbox™ 软件估计频率响应模型，包括加窗和求平均值：

input = generateTimeseries(in);
output = detrend(simout{1}.Data,'constant');
[Txy,F] = tfestimate(input.Data(:),...
          output,hanning(4000),[],4000,1/in.Ts);    
systfest = frd(Txy,2*pi*F);

比较解析线性化和 tfestimate (Signal Processing Toolbox) 的结果：

ax = axes;
h = bodeplot(ax,sys,'b',systfest,'g',systfest.Frequency);
setoptions(h,'Xlim',[10,1000],'PhaseVisible','off')
legend(ax,'Linear model using LINEARIZE','Frequency response using Signal Processing Toolbox',...
			'Location','SouthWest')

在本例中，由于存在加窗和求平均值，Signal Processing Toolbox 命令 tfestimate (Signal Processing Toolbox) 给出的估计值比 frestimate 更精确。