Практическая работа №9
АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
Замкнутая
>> s=zpk('s'); W=(1.574*s^2 + 0.002755*s + 0.41)/(4034*s^2 + 4.803*s + 0.41)
Zero/pole/gain:
0.00039018 (s^2 + 0.00175s + 0.2605)
------------------------------------
(s^2 + 0.001191s + 0.0001016)
>>pole(W)
ans =
-0.0006 + 0.0101i
-0.0006 - 0.0101i
>>zero(W)
ans =
-0.0009 + 0.5104i
-0.0009 - 0.5104i
Разомкнутая
>> s=zpk('s'); W=(1.574*s^2 + 0.002755*s + 0.41)/(4032*s^2 + 4.8*s)
Zero/pole/gain:
0.00039038 (s^2 + 0.00175s + 0.2605)
------------------------------------
s (s+0.00119)
>>pole(W)
ans =
-0.0012
0
>>zero(W)
ans =
-0.0009 + 0.5104i
-0.0009 - 0.5104i
Практическая работа №10
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ РЕГРЕССИИ (АППРОКСИМАЦИИ) СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
Цель работы ─ определить функции регрессии (аппроксимации) и оценить значение непрерывной выходной переменной по значениям входных переменных.
>> X=[10 15 20 25 30 35 40 45];
>> Y=[10 10.4 12.7 13.8 15.2 16.5 18.6 20.5];
>>plot(X,Y,'o')
Рис 1.График регрессии (аппроксимации)
В этом окне птичкой отмечены три вида полиномиальной регрессии
(линейная, квадратичная, кубическая)
Оценка погрешности регрессии (аппроксимации)
Получения статистических данных о графике
Вывод данных обработки со столбцовым графиком погрешности
