NuCauchy – функция определения индексов наблюдаемости (Кронекера) по паре {A,C} описания в пространстве состояний
Синтаксис:
nu = NuCauchy (n, A, C)
Исходные данные:
n – порядок объекта,
A, C – матрицы параметров формы Коши: 
Результаты счета:
nu – индексы  ( ) наблюдаемости (Кронекера).
Примечание: если порядок объекта неизвестен, ввести n=0 (функция NuCauchy определит его в этом случае по паре {A,C}).
4.3. Функции вычисления оценок частотных параметров (объекта либо замкнутой системы)
В данную группу входят следующие семь функций:
TimeNet – функция формирования временной сетки
Синтаксис:
t = TimeNet (number,Tdelay,Tfilter,Ndiv,omega)
Исходные данные:
number – номер временного интервала,
Tdelay – время задержки (в периодах минимальной частоты),
Tfilter – время фильтрации (в периодах минимальной частоты),
Ndiv – число делений периода максимальной частоты,
omega – частоты  ( ) испытательного сигнала.
Результаты счета:
t – временная сетка.
|
