исследование сау при случайных возмущениях с помощью среды matlab

DOC 6 стр. 119,0 КБ Бесплатная загрузка

6 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 119,0 КБ

Тип файла DOC

Страницы 6

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 6

исследование сау при случайных возмущениях с помощью среды matlab лабораторная работа № 10 исследование разомкнутой линейной системы при случайных возмущениях цели работы · освоение методов анализа одномерной линейной непрерывной системы при случайных возмущениях с помощью среды matlab задачи работы · научиться вычислять среднеквадратическое отклонение и дисперсию ан выходе линейной системы, возбуждаемой единичным белым шумом · научиться моделировать случайные процессы, используя в качестве источника сигнала белый шум (с ограниченной полосой) · научиться оценивать скво и дисперсию случайного процесса, полученного при моделировании · научиться вычислять автокорреляционную функцию случайного процесса · научиться вычислять спектральную плотность случайного процесса по известной корреляционной функции · научиться использовать быстрое преобразование фурье (бпф) для оценки спектральной плотности случайного процесса · научиться использовать спектральные окна для сглаживания оценки спектральной плотности случайного процесса оформление отчета отчет по лабораторной работе выполняется в виде связного (читаемого) текста в файле формата microsoft word (шрифт основного текста times new roman, 12 пунктов, через 1,5 …

2 / 6

рамм. этап выполнения задания команды и иллюстрации 1. очистите рабочее пространство matlab (память). clear all 2. очистите окно matlab. clc 3. введите передаточную функцию . f = tf(1, [1 1]) 4. используя функцию norm, подсчитайте среднеквадратическое значение выхода этой системы при единичном белом шуме на входе. norm ( f ) 5. подсчитайте дисперсию выхода системы при единичном белом шуме на входе. norm ( f )^2 6. найдите полосу пропускания этой системы (в рад/с). bw = bandwidth ( f ) 7. найдите рекомендуемый максимальный интервал корреляции для моделирования по формуле tau = 2*pi/100/bw 8. запустите simulink и создайте новую модель. установите время моделирования 100 с (меню simulation – simulation parameters – stop time). на панели инструментов, в окне simulink 9. добавьте в модель блоки band-limited white noise (белый шум с ограниченной полосой, группа sources) и scope (осциллограф, группа sinks). установите для белого шума параметр noise power (мощность) равный 1. запустите модель …

3 / 6

е в окно matlab, найдите среднеквадратическое отклонение (скво) и дисперсию сигнала на выходе звена. сравните их со значениями, полученными в п. 4 и 5 по теоретическим формулам. вычислите относительную ошибку при определении скво с помощью моделирования. t = out(:,1); y = out(:,2); std ( y ) var ( y ) 15. в окне блока auto correlator посмотрите, как выглядит корреляционная функция процесса, определенная по результатам моделирования. 16. вычислите автокорреляционную функцию на выходе, используя функции matlab, и постройте ее график. сравните его с теоретической корреляционной функцией . удобно создать новый m-файл и записать в него такие команды (без номеров строк): 1 r = xcorr(y)/length(y); 2 rplus = r(floor(length(r)/2):end); 3 m = 200; 4 t = t(1:m); rplus = rplus(1:m); 5 r_teor = 0.5*exp(-abs(t)); 6 figure(1); 7 plot(t, r, t, r_teor) 8 xlim([0 max(t)]); комментарий: 1 – вычисляем экспериментальную корреляционную функцию, используя стандартную функцию xcorr из пакета signal processing 2 – выделяем …

4 / 6

дим интервал дискретизации (он должен быть равен tau) 2 – задаем сетку частот, от 0 до 5 рад/с с шагом 0,02 рад/с 3 – опустошаем массивы 4-7 – цикл по всем выбранным частотам 5 – находим спектр как преобразование фурье корреляционной функции 6 – теоретический спектр 8 – умножаем на 2t 9 – строим графики обоих спектров 19. используя формулу , с помощью функции trapz (численное интегрирование методом трапеций), оцените дисперсию по экспериментальному и теоретическому спектрам. объясните результаты, сравнив их со значением дисперсии, полученным в п. 5. trapz(w,sw)/pi trapz(w,sw_teor)/pi 20. постройте сглаженную оценку корреляционной функции с помощью окна хэмминга. для этого нужно добавить (в нужное место скрипта) команды hamm = 0.54 + 0.46*cos(pi*t/max(t)); rhamm = rplus .* hamm; и при построении корреляционных функций вывести третью линию plot(t, rplus, t, r_teor, t, rhamm) перенесите в отчет полученный график. 21. постройте оценку спектральной плотности, используя сглаженную корреляционную функцию. на графике должны быть …

5 / 6

хэмминга с масштабированием. для этого добавьте в скрипт следующие команды: 1 scale = 1/sqrt(0.54^2 + 0.46^2/2); 2 hamm = hamming(n) * scale; 3 yhamm = y(1:n) .* hamm; 4 fw = t * fft(yhamm, n); 5 sw_ffthamm = fw .* conj(fw) / n / t; 6 sw_ffthamm = sw_ffthamm(1:n/2+1); 7 plot ( w, sw_teor, w1, sw_fft, w1, sw_ffthamm ); 8 xlim([0 max(w)]); комментарий: 1 – находим масштабирующий коэффициент для окна хэмминга 2 – строим окно хэмминга с масштабированием 3 – применяем окно к первым отсчетам сигнала 4 – выполняем бпф 5 – считаем оценку спектра 6 – берем первую половину спектра до частоты найквиста 7 – строим теоретический спектр и оценки 8 – устанавливаем пределы по оси абсцисс запустите скрипт. скопируйте полученный график в отчет. сделайте выводы. _1298010407.unknown _1298463161.unknown _1299242094.unknown _1299265042.unknown _1298010425.unknown _1297257938.unknown _1297270671.unknown _1297269287.unknown _1297245443.unknown 1 1 ) ( + = s s f b w b w p …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 6 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "исследование сау при случайных возмущениях с помощью среды matlab"

исследование сау при случайных возмущениях с помощью среды matlab лабораторная работа № 10 исследование разомкнутой линейной системы при случайных возмущениях цели работы · освоение методов анализа одномерной линейной непрерывной системы при случайных возмущениях с помощью среды matlab задачи работы · научиться вычислять среднеквадратическое отклонение и дисперсию ан выходе линейной системы, возбуждаемой единичным белым шумом · научиться моделировать случайные процессы, используя в качестве источника сигнала белый шум (с ограниченной полосой) · научиться оценивать скво и дисперсию случайного процесса, полученного при моделировании · научиться вычислять автокорреляционную функцию случайного процесса · научиться вычислять спектральную плотность случайного процесса по известной корреляционной...

Этот файл содержит 6 стр. в формате DOC (119,0 КБ). Чтобы скачать "исследование сау при случайных возмущениях с помощью среды matlab", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: исследование сау при случайных … DOC 6 стр. Бесплатная загрузка Telegram