Hi, ich möchte von einem System die Übertragungsfunktion bestimmen. Dafür habe ich als Input einmal einen Sprung und einmal einen linear steigenden SinusSweep draufgegeben. Für beide habe ich den Output gemessen. Input und Output habe ich mit 1/30000 abgetastet. Jetzt meine Fragen: 1) Darf ich das Input und Output-Signal vom Sprung glätten, weil ich kein gescheites Ergebnis herausbekomme... 2) Wie handhabe ich das mit dem SinusSweep? Genauso auswerten oder muss ich da für die Bestimmung der Ü-Func etwas beachten? Viele Grüße
Kickflip schrieb: > 1) Darf ich das Input und Output-Signal vom Sprung glätten, weil ich > kein gescheites Ergebnis herausbekomme... Das kann man so pauschal nicht sagen. Mit welcher Methode ermittelst du denn überhaupt dein "Ergebnis"?
Mache das mit Matlab mit dem System Identifikation Tool. Bekomme aber instabile Pole offensichtlich... Methode scheint Nonlinear least squares zu sein. Auf dem Bild sind viel Informationen
Wobei hier bei den Estmatkion Options kein Haken bei "Allow unstable Models" ist...
Schonmal mit der Anzahl Pole und Nullstellen rumprobiert? Direct passthrough ist auch nicht immer sinnvoll, hat das System einen Durchgriff? Denke, das gegen etwas Mitteln um Noise zu dämpfen schon ok ist, falls davon auszugehen ist, dass das Rauschen von der Messung kommt. Andererseits sollte der least squares das auch gut in den Griff bekommen. Gibts Ausreißer?
Kickflip schrieb: > Mache das mit Matlab mit dem System Identifikation Tool. Bekomme aber > instabile Pole offensichtlich... Dann hat dein Modell offensichtlich zu viele Freiheitsgrade.
Viele Systeme kann man gar nicht mit einem Sprung messen. Weswegen ging ein Sinus Sweep nicht ? Allenfalls ist das System auch noch nichtlinear.
Jan schrieb: > Schonmal mit der Anzahl Pole und Nullstellen rumprobiert? Direct > passthrough ist auch nicht immer sinnvoll, hat das System einen > Durchgriff? > > Denke, das gegen etwas Mitteln um Noise zu dämpfen schon ok ist, falls > davon auszugehen ist, dass das Rauschen von der Messung kommt. > Andererseits sollte der least squares das auch gut in den Griff > bekommen. Gibts Ausreißer? Ja, also wie genau sollte man denn überhaupt das Verhalten abbilden? Mit unendlich vielen Polen und Zeros kriegt man das ja perfekt hin
Je weniger Freiheitsgrade desto besser. Hast Du Hintergrundinformationen über das System? Viele haben keinen durchgriff sondern sind grundsätzlich etwas verzögert, dann mach den Haken schonmal weg. Es wird halt sonst schwieriger für ML, Optimierungsproblem zu lösen.
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