전달 함수 모델

전달 함수 모델은 다항식 비를 사용하여 시스템의 입력과 출력 간의 관계를 설명합니다. 모델 차수는 분모 다항식의 차수와 같습니다. 분모 다항식의 근을 모델 극점이라고 합니다. 분자 다항식의 근을 모델 영점이라고 합니다.

전달 함수 모델의 파라미터는 극점, 영점 및 전송 지연입니다.

연속시간에서 전달 함수 모델의 형식은 다음과 같습니다.

$Y (s) = \frac{n u m (s)}{d e n (s)} U (s) + E (s)$

여기서 Y(s), U(s), E(s)는 각각 출력, 입력, 잡음의 라플라스 변환을 나타냅니다. num(s) 및 den(s)는 입력과 출력 간의 관계를 정의하는 분자 다항식과 분모 다항식을 나타냅니다.

자세한 내용은 전달 함수 모델이란? 항목을 참조하십시오.

앱

측정된 데이터에서 동적 시스템의 모델 식별하기

`idtf`	Transfer function model with identifiable parameters
`tfest`	Estimate transfer function model
`pem`	Prediction error minimization for refining linear and nonlinear models
`spectrumest`	Estimate transfer function model for power spectrum data (R2022b 이후)

`delayest`	데이터를 바탕으로 시간 지연(불감 시간) 추정
`init`	Set or randomize initial parameter values

`tfdata`	전달 함수 데이터에 액세스
`getpvec`	Obtain model parameters and associated uncertainty data
`setpvec`	Modify values of model parameters
`getpar`	Obtain attributes such as values and bounds of linear model parameters
`setpar`	Set attributes such as values and bounds of linear model parameters
`addMinPhase`	Add minimum phase to frequency response magnitude (R2022b 이후)

`tfestOptions`	Option set for `tfest`
`spectrumestOptions`	Option set for `spectrumest` (R2022b 이후)

전달 함수 모델이란?
전달 함수 모델은 다항식 비를 사용하여 시스템의 입력과 출력 간의 관계를 설명합니다.
Estimate Transfer Function Models in the System Identification App
Use the app to set model configuration and estimation options for estimating a transfer function model.
Estimate Transfer Function Models at the Command Line
General workflow for estimating transfer function models at the command line.
Data Supported by Transfer Function Models
Characteristics of estimation data for transfer function identification.

극점 개수를 지정하여 전달 함수 모델 추정하기
이 예제에서는 주어진 데이터에서 지정된 개수의 극점이 포함된 전달 함수를 식별하는 방법을 보여줍니다.
Estimate Transfer Function Models with Transport Delay to Fit Given Frequency-Response Data
This example shows how to identify a transfer function to fit a given frequency response data (FRD) containing additional phase roll off induced by input delay.
Estimate Transfer Function Models with Prior Knowledge of Model Structure and Constraints
This example shows how to estimate a transfer function model when the structure of the expected model is known and apply constraints to the numerator and denominator coefficients.
Estimate Transfer Functions with Delays
This example shows how to estimate transfer function models with I/O delays.
Estimate Transfer Function Models with Unknown Transport Delays
This example shows how to estimate a transfer function model with unknown transport delays and apply an upper bound on the unknown transport delays.

Troubleshoot Frequency-Domain Identification of Transfer Function Models
Improve frequency-domain model estimation by preprocessing data and applying frequency-dependent weighting filters.

Transfer Function Structure Specification
Specify the values and constraints for the numerator, denominator and transport delays.
Specifying Initial Conditions for Iterative Estimation of Transfer Functions
Specify how initial conditions are handled during model estimation in the app and at the command line.