Los Modelos FRD (Frequency Response Data)

Existen ocasiones donde en vez de la función de transferencia de un sistema o un modelo en espacio de estados, tenemos datos muestreados de la respuesta en frecuencia.
Supongamos que tenemos un sistema con una función de transferencia G(w), la cual desconocemos.

Realizaremos un experimento para evaluar la respuesta del sistema, a diferentes frecuencias , para ello tratamos el sistema con una secuencia de funciones senoidales para cada frecuencia.
Tal como hemos visto en la teoría la salida será de la misma frecuencia que en la entrada, pero con una ganancia y un desfase respecto a la entrada. Esta salida también puede ser representada mediante un número complejo, donde su modulo es la ganancia del sistema y el ángulo corresponde al desfasaje.
Como resultado de este experimento obtendremos para cada frecuencia muestreada, una ganancia y un desfasaje.
Un modelo FRD almacena esto datos y los convierte en un modelo LTI. Podemos tratar este modelo de igual forma que un TF, SS, y ZPK.
Este es el modelo LTI menos utilizado ya que normalmente tenemos definido el sistema ya sea mediante la función de transferencia o el espacio de estados.
SINTAXIS BÁSICA:
>>sys=frd(respuestas, frecuencias, unidades)
donde

• respuestas: Es un vector de longitud Nf de números complejos de la respuesta del sistema para cada frecuencia
• frecuencias: Es un vector de longitud Nf conteniendo las frecuencias de entrada.
• units: Es un parámetro opcional, donde podemos definir las unidades de la frecuencia en 'rad/s' (por defecto) o en 'Hz'