matlab 深度学习out of memory怎么解决 matlab 官方深度工具箱

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• 第一步 找到工具箱
• 第二步 导入数据
• 第三步 选择辨识模型
• 第四步 修改参数，找到合适的辨识结果。
• 第五步 保存模型

第一步 找到工具箱

打开MATLAB，在上方工具栏找到APP，在里面找到System identification toolbox并打开。

第二步 导入数据

点击导入数据（import data）下拉菜单栏，因为一般数据是按时间采样得来的，一般选择时域数据（Time domain data）。

然后填入自己在工作空间准备的变量数据。

我这里的变量是工作空间里面的out结构体里面的u1和y1，时间选择0-20s。

点击import，就完成导入数据了。

第三步 选择辨识模型

点击估计（Estimate）下拉菜单栏，可以看到可辨识的模型，Transfer Function Models（传递函数模型），State Space Models（状态空间模型），Process Models（过程/进程模型），Polynomial Models（多项式模型）等。

这里使用传递函数模型。

会弹出传递函数模型参数的对话框，调整合适的参数，点击估计（Estimate）可以得到结果。

稍等之后，看到辨识结果已经出来了。

勾选Model output，可以看到模型输出情况，便于查看辨识结果。

第四步 修改参数，找到合适的辨识结果。

根据结果，不是很符合预期，改变参数，再次调整。

极点改为4个，零点为1个时，看到结果为100，结果很好。

第五步 保存模型

双击合适的模型，会弹出模型信息，点击导出（Export），就会在工作空间显示，然后在工作空间选中模型右键保存，辨识结束。

MATLAB版本：2021b