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a discrete-time system is determined with the samplingperiod option.
Система с дискретным временем определяется с использованием опции samplingperiod .
마지막 업데이트: 2018-02-21
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- 20. e^(-s) + 0.1 s + s^2}, s, samplingperiod -> none];
- 20. e^(-s) + 0.1 s + s^2}, s, samplingperiod -> none];
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transferfunctionmodel[(3 + systemsmodeldelay[1])/( z + systemsmodeldelay[2]), z, samplingperiod -> 2]
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antenna = \!\(\* tagbox[ subsuperscriptbox[ formbox[ tagbox[ rowbox[{"(", "", gridbox[{ {"0.5", "0.07869", "0.0042", "0.0104"}, {"0", rowbox[{"-", "0.60653"}], "0.0786", "0.00786"}, {"1", "0", "0", "0"} }, allowscriptlevelchange->false, basestyle->(deployed -> false), gridboxalignment->{ "columns" -> {{center}}, "columnsindexed" -> {}, "rows" -> {{baseline}}, "rowsindexed" -> {}}, gridboxdividers->{ "columns" -> {false, false, true, {false}, false}, "columnsindexed" -> {}, "rows" -> {false, false, true, {false}, false}, "rowsindexed" -> {}}, gridboxitemstyle->{ "itemsindexed" -> {{{1, 1}, {}} -> { deployed -> true, showstringcharacters -> false}, {{}, {1, 1}} -> { deployed -> true, showstringcharacters -> false}}}, gridboxspacings->{"columns" -> { offset[0.27999999999999997`], { offset[0.7]}, offset[0.27999999999999997`]}, "columnsindexed" -> {}, "rows" -> { offset[0.2], { offset[0.4]}, offset[0.2]}, "rowsindexed" -> {}}], "", ")"}], function[boxform`e$, matrixform[boxform`e$]]], standardform], formbox["0.1", standardform], formbox[ stylebox["\", editable->false, showstringcharacters->false, "nodeid" -> 64], standardform], multilinefunction->none], {statespacemodel, { samplingperiod -> 0.1, control`commondump`nod -> true}}]\); w = {{0.01}}; v = {{0.001}}; kalmanfilter = systemsmodelextract[kalmanestimator[{antenna, all, 1}, {w, v}], all, {3}]; u = table[sin[(2 \[pi] i)/20.0], {i, 100}]; processnoise = randomreal[normaldistribution[0, sqrt[w[[1, 1]]]], {100}]; measurementnoise = randomreal[normaldistribution[0, sqrt[v[[1, 1]]]], {100}]; y = flatten[outputresponse[antenna, {u, processnoise}]] + measurementnoise; listlineplot[y] listlineplot[outputresponse[kalmanfilter, {u, y}]]
singularvalueplot[ transferfunctionmodel[ 1/(s^2 + 10^2) {{s - 10^2, 10 (s + 1)}, {-10 (s + 1), s - 10^2}}, s]]
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