Necesito encontrar lo que está dentro de la siguiente caja negra, pero no estoy seguro de cómo hacer esto exactamente.
Estoy pensando que podría usar el diagrama de código del circuito, así como la respuesta de pasos e impulsos para encontrar su función de transferencia. ¿Esto suena bien?
Suponiendo que la caja negra contiene un modelo que es: 1. invariante en el tiempo (es decir, no cambia con el tiempo); 2. es lineal (es decir, se aplica una superposición).
Luego, Black Box puede modelarse como un modelo AR o ARMA.
Las técnicas de identificación del sistema se pueden aplicar a esto. Matlab es una excelente opción para esto.
Teóricamente, la autocorrelación con una entrada de ruido blanco es una técnica popular. Pero no necesita conocer la teoría para obtener buenos resultados de la caja de herramientas de ID de sistema de Matlab.
Un gráfico de Bode también sería útil. Técnicamente, ese sería un método de identificación del sistema no paramétrico. El método del modelo AR / ARMA sería un método de identificación del sistema paramétrico.
ACTUALIZACIÓN: Como lo ha identificado como un circuito pasivo lineal, el siguiente procedimiento podría ayudar:
Esto es esencialmente lo que el modelo ARMA habría producido automáticamente.
SI el sistema es lineal, entonces tienes razón, puede caracterizarse únicamente por su respuesta al impulso. Puede pensarse que convulsiona la entrada por la respuesta de impulso.
A menudo, la respuesta al impulso es difícil de medir. Una forma de evitar esto es medir la respuesta al escalón, que suele ser más fácil, y luego diferenciarla. Esto puede tener mucho ruido, pero después de algunos filtros de paso bajo, a menudo se puede obtener una respuesta implícita razonable que es imposible medir directamente. Entro en muchos más detalles, incluido un ejemplo del mundo real aquí: enlace
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