B. Стандартні функції Matlab, що використовуються в курсовій роботі

abs(x)

Обчислення модуля значень масиву

sqrt(x)

Обчислення кореня квадратного значень масиву

log(x)

Обчислення натурального логарифму значень масиву

log10(x)

Обчислення десяткового логарифму значень масиву

exp(x)

Обчислення експоненти значень масиву

rand(n,m)

Створення матриці випадкових чисел з рівномірним законом розподілу розміром n×m

randn(n,m)

Створення матриці випадкових чисел з нормальним законом розподілу розміром n×m

sum(x)

Сума елементів вектора чи стовпчиків матриці

mean(x)

Середнє значення (математичне сподівання) вектора чи стовпчиків матриці

min(x)

Мінімальне значення вектора чи стовпчиків матриці

max(x)

Максимальне значення вектора чи стовпчиків матриці

std(x)

Стандартне відхилення вектора чи стовпчиків матриці

median(x)

Медіана вектора чи стовпчиків матриці

corrcoef(x,y)

Обчислення коефіцієнта кореляції поміж векторами

det(X)

Обчислення визначника матриці

inv(X)

Обчислення оберненої матриці

rank(X)

Обчислення рангу матриці

norm(X)

Обчислення норми матриці

zeros(m,n)

Створення нульової матриці

plot(x,y,’s’)

Побудова графіка y(x)

subplot(m,n,k)

Формування в одному графічному вікні m×n малюнків

figure(n)

Відкриття графічного вікна за номером n

hist(x,k)

Побудова гістограми вектора x за k проміжками

R=covf(z,N)

Обчислення кореляційних функцій матриці z=[y x]

[ih,R]=cra(z)

Обчислення значень імпульсної характеристики та матриці кореляційних функцій для вимірів z=[y x]

[g,e,sp]=spa(z)

Обчислення оцінок частотних характеристик g та спектральних щільностей sp для матриці вимірів z=[y x]

bodeplot(g)

Побудова графіків логарифмічних частотних характеристик (діаграма Боде) за значеннями оцінок частотних характеристик g

th=ar(y,nn)

AR- модель, – ступінь полінома А

th=arx(z,nn)

ARX- модель: ,na –ступінь полінома А, – ступінь поліномаВ,значення затримки за входами,

th=armax(z,nn)

ARМАX- модель: , na –ступінь полінома А, – ступінь поліномаВ,– ступінь поліномаС,

значення затримки за входами,

th=oe(z,nn)

ОЕ- модель: , – ступінь поліномаВ, – ступінь поліномаF, значення затримки за входами,

th=bj(z,nn)

BJ- модель: , – ступінь поліномаВ,– ступінь поліномаС, nd – ступінь полінома D, – ступінь поліномаF, значення затримки за входами., nd>nc.

th=pem(z,nn)

PEM- модель: na , na –ступінь полінома А, – ступінь поліномаВ,– ступінь поліномаС, nd – ступінь полінома D, – ступінь поліномаF, значення затримки за входами, , nd>nc.

[p,zr] =th2tf(th)

Обчислення коефіцієнтів поліномів чисельника та знаменника передавальної функції за th-моделлю

w=tf ([p],[zr])

Побудова передавальної функції: p – вектор коеф. чисельника, zr – вектор коеф. знаменника

pole(w)

Обчислення полюсів передавальної функції w

zero(w)

Обчислення нулів передавальної функції w

step(w)

Побудова графіка перехідного процесу

impulse(w)

Побудова графіка імпульсної перехідної функції

bode(w)

Побудова логарифмічних частотних характеристик (діаграми Боде)

nyquist(w)

Побудова частотного годографа Найквиста

[A,B,C,D]=th2ss(th)

Формує матриці A,B,C,D для моделі в просторі станів за th-моделлю

obsv(A,C)

Формування матриці спостережності

ctrb(A,B)

Формування матриці керованості

compare(z,th)

Побудова графіків значень вимірювань на виході об’єкту та th-моделі