Друзья, хотим рассказать вам о том, как в Engee выполнить параметрическую идентификацию. Или по простому – как подобрать параметры уже известной модели.
Построение модели на основе эмпирических данных или настройка модели под данные испытаний – пожалуй, самая инженерная из задач анализа данных. В этом примере мы покажем, как в Engee использовать разные инструменты, встроенные в эту среду:
📈как синтезировать сигнал из динамической схемы Engee,
📈как идентифицировать параметры модели,
📈как поместить на схему Engee код идентифицированной модели.
Чтобы решить эту задачу, нам потребуется:
🕵️♀️найти параметры линейной составляющей и вычесть ее из сигнала,
🕵️♀️определить параметры двух синусоид,
🕵️♀️проверить, что остаточный сигнал является белым шумом.
Engee использует экосистему Julia, Python, MATLAB, а также собственные дополнительные библиотеки. Пожалуй, нет такой задачи, которой нельзя решить в этой среде. Попробуйте запустить этот пример, он находится по адресу
start/examples/data_analysis/parametric_identification в вашем рабочем кабинете на engee.com!