matlab脉冲响应图的时域特征

简介: matlab脉冲响应图的时域特征

此示例显示如何在步骤响应图上显示系统特性,例如稳定时间和过冲。

您可以使用类似的程序在脉冲响应图或初始值响应图上显示系统特征,例如峰值响应或稳定时间。

创建传递函数模型并绘制其对t = 0 处的阶跃输入的响应。

H = tf([8 18 32],[1 6 14 24]);
stepplot(H)

在图上显示峰值响应。

右键单击图中的任意位置,然后从菜单中选择“ 特征” >“ 峰值响应 ”。

图表上出现标记,表示峰值响应。水平和垂直虚线表示该响应的时间和幅度。

单击标记可在数据提示中查看峰值响应的值和过冲。

您可以使用类似的步骤从“ 特性”菜单中选择其他特征,例如稳定时间和上升时间, 并查看值。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习
利用matlab提取出频域和时域信号的29个特征
利用matlab提取出频域和时域信号的29个特征
|
算法 数据可视化 图形学
网络通信系统的voronoi图显示与能耗分析matlab仿真
在MATLAB2022a中,该程序模拟了两层基站网络,使用泊松分布随机生成Macro和Micro基站,并构建Voronoi图。它计算每个用户的信号强度,选择最强连接,并分析SINR和数据速率。程序还涉及能耗计算,包括传输、接收、处理和空闲能耗的分析。Voronoi图帮助可视化网络连接和优化能源效率。
|
8月前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于心电信号时空特征的QRS波检测算法matlab仿真
本课题旨在通过提取ECG信号的时空特征并应用QRS波检测算法识别心电信号中的峰值。使用MATLAB 2022a版本实现系统仿真,涵盖信号预处理、特征提取、特征选择、阈值设定及QRS波检测等关键步骤,以提高心脏疾病诊断准确性。预处理阶段采用滤波技术去除噪声,检测算法则结合了一阶导数和二阶导数计算确定QRS波峰值。
|
机器学习/深度学习 算法
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
**基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)与K近邻(KNN)分类器的特征选择方法,旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现,WOA负责优化特征子集,通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义(以分类准确率为基准)、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习,优化特征选择,提高分类性能。
碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行(matlab代码)
碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行(matlab代码)
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真
摘要: - 功能:使用蝗虫优化算法增强KNN分类器的特征选择,提高分类准确性 - 软件版本:MATLAB2022a - 核心算法:通过GOA选择KNN的最优特征以改善性能 - 算法原理: - KNN基于最近邻原则进行分类 - 特征选择能去除冗余,提高效率 - GOA模仿蝗虫行为寻找最佳特征子集,以最大化KNN的验证集准确率 - 运行流程:初始化、评估、更新,直到达到停止标准,输出最佳特征组合
|
数据安全/隐私保护
matlab程序, 脉冲波合成与提取,滑冲效应、方向性效应,自定义脉冲模型,提取脉冲波
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
数据安全/隐私保护
时域与频域数据互相转换,傅里叶变换与逆傅里叶变换,matlab程序,时域转频域
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度

热门文章

最新文章