我有2个阵列，包含800000个系统的输入和输出数据样本。该系统采用0至10伏特的烤箱。采样时间为0.001秒。
我必须确定这个系统的模型，但首先，鉴于数据显然很脏，我想过滤噪音。
如何使用Matlab的系统识别工具箱进行操作？ 此外，我如何估算截止频率以消除噪音？
提前谢谢。
PS：鉴于这有点偏离主题，请发表您的回答here谢谢。
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截止频率直接由采样时间或采样频率给出。 您的采样频率是1 /（采样时间），并且必须至少为2个感兴趣的最高频率因子： http://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist%E2%80%93Shannon_sampling_theorem
f_s = 1 / T_s＆gt; = 2 * f_cutOff
在采样频率足够高的情况下，您可以简单地进行相同的频域处理。最简单的方法是查看频域（使用函数fft（））。并首先检查高噪声成分的位置。然后过滤掉这些组件（归零），然后将其转换回时域（使用函数ifft（））。
答案 1 :(得分：0)
在最简单的情况下，噪声被建模为白高斯分布。如果估计噪声能量，可以通过调用
来产生虚拟噪声noise = A*randn(1,N);
这里，A是幅度，N是样本计数。然后只取这个信号的fft并从输入信号的fft中减去它并取反fft（ifft）