matlab 辨识工具箱
系统识别 matlab第6章 控制工程类工具箱介绍
第9章控制工程类工具箱介绍MATLAB的工具箱为使用该软件的不同领域内的研究人员提供了捷径。
迄今为止，大约有30多种工具箱面世，内容涉及自动控制、信号处理、图象处理等多种领域。
这些工具箱可以用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，也可以应用于多种学科、多种领域。
与这些工具箱函数相关的使用格式可以通过Help命令得到，用户也可以针对具体系统设计自己的工具箱。
9.2系统辨识工具箱系统辨识工具箱的主要功能包括：①参数模型辨识。
主要模型有ARX、ARMAX、BJ模型，以及状态空间和输入误差等模型类的辨识。
②非参数模型辨识。
③模型的验证。
对辨识模型的仿真，将真实输出数据与模型预测数据比较，计算相应的残差。
④基于递推算法的ARX、ARMAX模型的辨识。
⑤各种模型类的建立和转换函数。
⑥集成多种功能的图形用户界面。
该界面以图形的交互方式提供模型类的选择和建立、输入输出数据的加载和预处理，以及模型的估计等。
9.2.1 系统辨识原理及辨识模型简介系统辨识的主要内容包括：实验设计，模型结构辨识，模型参数辨识，模型检验。
常用的模型类有：(1)参数模型类利用有限的参数来表示对象的模型，在系统辨识工具箱中的参数模型类有：ARX模型、ARMAX模型、BJ（Box-Jenkins）模型、状态空间模型和输入误差模型。
通常都限定为以下特殊的情形：① ARX模型：()()()()()=-+(9.8)A q y tB q u t nk e t② ARMAX模型：()()()()()()=-+(9.9)A q y tB q u t nkC q e t③ BJ模型：()[()/()]()[()/()]()=-+(9.10) y t B q F q u t nk C q D q e t=-+(9.11) ()()[()/()]()[()/()]()A q y tB q F q u t nkC qD q e t④输入误差模型：()()[()/()]()()=-+(9.12)A q y tB q F q u t nk e t⑤ 状态空间模型：(1)()()()()()()x t Ax t Bu t y t Cx t Du t v t +=+=++ (9.13)其中A,B,C,D 为状态空间模型的系数矩阵，v(t)为外界噪声信号。
MATLAB工具箱介绍.
MATLAB工具箱介绍软件Matlab由美国MathWorks, Inc.公司出品，它的前身是C1eveMoler教授(现为美国工程院院士，Mathworks公司首席科学家)为著名的数学软件包LINPACK和EISPACK所写的一个接口程序。
经过近20年的发展，目前Matlab已经发展成一个系列产品，包括它的内核及多个可供选择的工具箱。
Matlab的工具箱数目不断增加，功能不断改善，这里简要介绍其中的几个。
MATLAB 的M文件、工具箱索引和网上资源,可以从处查找。
(1)通讯工具箱 (Communication ToolboX)★提供100多个函数及150多个SIMULINK模块，用于系统的仿真和分析★可由结构图直接生成可应用的C语言源代码(2)控制系统工具箱 (Control System Too1box)★连续系统设计和离散系统设计★状态空间和传递函数★模型转换★频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图★时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等★根轨迹、极点配置、LQG(3)金融工具箱 (Financial Loo1boX)★成本、利润分析，市场灵敏度分析★业务量分析及优化★偏差分析★资金流量估算★财务报表(4)频率域系统辨识工具箱 (Frequency Domain System Identification Toolbox) ★辨识具有未知延迟的连续和离散系统★计算幅值／相位、零点／极点的置信区间★设计周期激励信号、最小峰值、最优能量谱等(5)模糊逻辑工具箱 (Fuzzy Logic Too1box)★友好的交互设计界面★自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理★支持SIMULINK动态仿真★可生成C语言源代码用于实时应用(6)高阶谱分析工具箱 (Higher—Order Spectral Analysis Toolbox)★高阶谱估计★信号中非线性特征的检测和刻划★延时估计★幅值和相位重构★阵列信号处理★谐波重构(7)图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)★二维滤波器设计和滤波★图像恢复增强★色彩、集合及形态操作★二维变换★图像分析和统计(8)线性矩阵不等式控制工具箱 (LMI Control Too1boX)★LMI的基本用途★基于GUI的LMI编辑器★LMI问题的有效解法★LMI问题解决方案(9)模型预测控制工具箱 (Model Predictive Contro1 Too1box)★建模、辨识及验证★支持MISO模型和MIMO模型★阶跃响应和状态空间模型(10) μ分析与综合工具箱 (μ- Analysis and Synthesis Too1box) ★ μ分析与综合★H2和H∞最优综合★模型降阶★连续和离散系统★μ分析与综合理论(11)神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox for MATLAB)★BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络★竞争、线性、Sigmoidal等传递函数★前馈、递归等网络结构★性能分析及反应(12)优化工具箱 (Optimization Too1box)★线性规划和二次规划★求函数的最大值和最小值★多目标优化★约束条件下的优化★非线性方程求解(13)偏微分方程工具箱 (Partial Differential Equation Toolbox) ★二维偏微方程的图形处理★几何表示★自适应曲面绘制★有限元方法(14)鲁捧控制工具箱 (Robust Contro1 Too1box)★LQG／LTR最优综合★H2和H∞最优综合★奇异值模型降阶★谱分解和建模(15)信号处理工具箱 (Signal Processing ToolboX)★数字和模拟滤波器设计、应用及仿真★谱分析和估计★FFT，DCT等变换★参数化模型(16)样条工具箱 (Spline Too1box)★分段多项式和B样条★样条的构造★曲线拟合及平滑★函数微分、积分(17)统计工具箱 (Statistics Too1box)★概率分布和随机数生成★多变量分析★回归分析★主元分析★假设检验(18)符号数学工具箱 (Symbolic Math Too1box) ★符号表达式和符号短阵的创建★符号微积分、线性代数、方程求解★因式分解、展开和简化★符号函数的二维图形★图形化函数计算器(19)系统辨识工具箱 (System Identification Toolbox) ★状态空间和传递函数模型★模型验证★ MA，AR，ARMA等★基于模型的信号处理★谱分析(20)小波工具箱 (WaveLab)★基于小波的分析和综合★图形界面和命令行接口★连续和离散小波变换及小波包★一维、二维小波★自适应去噪和压缩。
matlab system identification toolbox使用
matlab system identification toolbox使用1. 引言1.1 概述本文旨在介绍如何使用Matlab系统辨识工具箱（Matlab System Identification T oolbox）进行系统辨识。
系统辨识是一种通过收集并分析数据来推断未知系统的数学模型的过程。
这个工具箱为用户提供了许多功能和方法，可以帮助他们有效地进行系统辨识任务。
1.2 文章结构本文将按照以下结构展开内容：首先，在第二部分中，我们将简要介绍Matlab 系统辨识工具箱的概念和作用。
然后，在第三部分中，我们将概述常用的系统辨识方法，包括参数辨识方法、非参数辨识方法以及模型结构选择方法。
接下来，在第四部分中，我们将详细阐述使用Matlab系统辨识工具箱的步骤，包括数据准备与预处理、模型建立与训练以及评估模型性能与调整参数。
最后，在第五部分中，我们将通过实例分析与讨论的方式来加深对这些步骤的理解，并让读者更好地掌握使用该工具箱进行实际应用的技巧和思路。
1.3 目的本文的目标是向读者全面介绍Matlab系统辨识工具箱的使用方法，帮助读者了解该工具箱的潜力和功能。
通过这篇长文，读者将能够了解系统辨识的基本概念、常用的方法以及如何利用Matlab系统辨识工具箱进行实际操作。
我们希望读者能够通过学习本文提供的知识，进一步提升在系统辨识领域的能力，并成功应用于各种实际问题中。
2. Matlab系统辨识工具箱简介2.1 工具箱概述Matlab系统辨识工具箱是Matlab软件中的一部分，用于进行系统辨识与模型建立的分析。
它提供了一系列功能强大的工具和算法，用于从实验数据中估计或推断出系统的数学模型。
通过使用系统辨识工具箱，用户可以在Matlab环境下快速、方便地进行参数辨识、非参数辨识以及模型验证等任务。
这些功能使得用户能够更好地理解和分析已有的数据，并为进一步建立、优化或控制系统提供有力支持。
2.2 工具箱功能Matlab系统辨识工具箱提供了丰富多样的功能，包括以下几个方面：- 参数辨识：通过估计线性或非线性模型的参数值来描述实际系统。
MATLAB 系统辨识 仿真工具箱
收稿日期：2005-03-31
修回日期：2005-11-28
基金项目：清华大学研究生精品课建设工程项目(70250283)
作者简介：倪博溢(1982-), 男, 江苏启东人, 博士生, 研究方向为系统辨
识与建模; 萧德云(1945-), 男, 福建人, 教授、博导, 研究方向为辨识建
模、故障诊断、混合动态系统、多传感器融合、计算机应用等。
第 18 卷第 6 期 2006 年 6 月
系 统 仿 真 学 报© Journal of System Simulation
Vol. 18 No. 6 Jun., 2006
MATLAB 环境下的系统辨识仿真工具箱
倪博溢，萧德云
(清华大学自动化系, 北京 100084)
摘 要：介绍了在 MATLAB 环境下构建一种新的系统辨识仿真工具箱(SIST: System Identification
本文由 5 部分内容组成：(1) 辨识基本理论，(2) 辨识 流程的计算机实现，(3) 系统辨识仿真工具箱的设计，(4) 加 热炉模型辨识的应用实例，(5) 结论。
1 辨识基本理论
对于一个系统，在输入输出数据的基础上，从一组给定 模型类中，确定一个与所测系统等价的模型，这种方法叫做 辨识。辨识方法是在实际应用中获取系统模型的最为重要的 手段之一，也是数学模型和实际应用联系的纽带。系统的测 得数据用 h(k)表示，输出用 z(k)表示，辨识模型的输出估计 为 zˆ(k) ，实际输出与它的偏差为 z(k) 。辨识就是通过某种算 法，利用模型输出与实际输出间的误差不断纠正模型参数， 最终得到最优模型的过程[4]。
获取输入数据 获取输出数据
选择辨识算法
数据预处理 选择辨识算法
matlab系统辨识工具箱
7. idfrd
功能：构造idfrd模型 语法： h = idfrd(Response,Freq,Ts) h = idfrd(Response,Freq,Ts,'CovarianceData',Covariance, ... 'SpectrumData',Spec,'NoiseCovariance',Speccov,'P1', ... V1,'PN',VN) h = idfrd(mod) h = idfrd(mod,Freqs) 说明:
y (t ) G (q)u (t ) v(t )
v u 线性对象 y
G (q)u (t ) g (k )u (t k )
k 1
G (q) g (k )q k ;
k 1
q 1u (t ) u (t 1)
其中q为时间平移算子，序列g(k)为对象的脉冲响应模型，v(t)是不可测量 的噪声干扰。频谱表示为
4. idgrey
功能：根据M文件定义idgrey模型 语法：
M=IDGREY(MfileName,ParameterVector,CDmfile,FileArgument) M = IDGREY(MfileName,ParameterVector,CDmfile,... FileArgument,Ts,'Property',Value,..)
y (t ) A1 y (t 1) A2 y (t 2) .... Ana y (t na) B0u (t ) B1u (t 1) ... Bnbu (t nb) e(t ) 其中系数Ak为ny ny维矩阵，Bk 为ny nu维矩阵 （ny为输出参数个数，nu为输入参数个数） 输入参数A为ny ny * (na 1)维的矩阵使得： A(:, :, k 1) Ak A(:, :,1) eye(ny ) B为ny nu * (na 1)维的矩阵使得： B(:, :, k 1) BK ; 参数Ts为采样周期；
MATLAB系统辨识工具箱的应用
na 0
na型结构。
格式：th=iv(z,nn,N,M)
th=iv(z,nn,N,M,maxsize,T)
说明：ARX模型结构为
A(q) y(t) B(q)u(t nk) v(t)
对其参数采用辅助变量法进行估计。用
N(q)x(t) M (q)u(t)
y(t) B(q) u(t nk) e(t) F (q)
其中： F(q) 1 f1q1 fnf qnf 3、Box－Jenkins模型
y(t) B(q) u(t nk) C(q) e(t)
F (q)
D(q)
v(t )
v(t )
v(t) v(t)
所有这些模型可以归结为基本模型
（1）
G(q)u(t) g(k)u(t k) k 1
和 G(q) g(k)qk k 1 q1u(t) u(t 1)
一种简写形式
在单位圆上计算函数 G(q)的值，就得到频率函数u u
G(e j )
（4）
在（1）式中，v(t) 是不可测量的附加干扰（噪音）。 它的特性可以用它的（自）频谱来表示
5）LIM 该变量决定估算准则怎样从二次修 改为一次，即对于大误差如何将其二次数变 为一次数。
4、bj
功能：估算Box-Jenkins模型结构参数。
格式：th=bj(z,nn)
th=bj(z,nn,maxiter,tol,lim,maxsize,T)
说明： Box-Jenkins模型结构为
其方式如下：第一列是频率值，第二列是振幅值， 第三列是相位。对于频谱来说相位列为0。频率值 可以随机选取。但这些值必须是0到 /T 之间且等 间隔选取的128个值中的一个。
3）多项式格式
在标准的MATLAB多项式中提供了（23） 式中的多项式A，B，C，D，F。多项式的 系数以降幂次序存储在行向量中。
Matlab辨识工具箱
1．模型建立函数arx2th功能：由ARX多项式建立Theta模型矩阵格式：th = arx2th(A, B, ny, nu)说明：多入多出ARX模型具有如下形式和分别为和的矩阵输入输出参数A——多项式A(q)的系数向量B——多项式B(q)的系数向量ny——输出的个数nu——输入的个数th——Theta模型poly2th功能：构造基于一般输入输出格式的Theta模型格式：th = poly2th(A, B, C, D, F)说明：单输入单输出系统输入输出参数A, B, C, D, F——A(q), B(q), C(q), D(q), F(q)的系数向量A, C, D, F以首1系数为第一个元素，B包含零元素表示纯时延大小th——输入输出格式的Theta模型2．ARX模型辨识ARX模型形式arx功能：基于最小二乘估计的ARX模型辨识格式：th = arx(z, nn)说明：输入输出参数z——输入输出数据矩阵，z=[y u]，其中y为输出数据向量，u为输入数据向量，y，u均为列向量nn——指定ARX模型的阶次和纯时延大小，nn=[ na nb nk ]th——用Theta模型表示的ARX估计模型iv4功能：采用近似最优4阶辅助变量法的ARX模型辨识格式：th = iv4(z, nn)说明：输入输出参数z——输入输出数据矩阵，z=[y u]，其中y为输出数据向量，u为输入数据向量，y，u均为列向量nn——指定ARX模型的阶次和纯时延大小，nn=[ na nb nk ]th——用Theta模型表示的ARX估计模型3．模型仿真函数idinput功能：生成不同的辨识输入信号格式：u = idinput(N, type, band, levels)说明：输入输出参数N——信号数据长度type——信号类型‘rs’——高斯随机信号‘rbs’——二值随机信号‘prbs’——二值伪随机信号band——信号带宽，信号类型为’rs’’rbs’，band=[wlow whigh]，信号带宽上界和下界，缺省值[0 1]，对应白噪声信号类型为’prbs’’，band=[twologp M]，twologp决定PRBS的周期T=2^twologp-1，M指定1/M的时间区间内为常数，当twologp=0或18，信号周期最大levels——决定输入信号幅值的上下界，levels=[minu maxu]idsim功能：Theta格式模型的仿真格式：y = idsim([u e], th)说明：输入输出参数[u e]——指定输入和噪声数据向量th——Theta格式模型y——仿真输出数据向量4．模型转换函数th2arx功能：从Theta模型格式中获得ARX模型参数格式：[A, B]=th2arx(th)说明：输入输出参数th——Theta模型格式A——ARX参数向量B——ARX参数向量th2poly功能：将Theta模型格式转换为多项式模型形式格式：[A, B, C, D, F]=th2poly(th)说明：输入输出参数th——Theta模型格式A, B, C, D, F——A(q), B(q), C(q), D(q), F(q)的系数向量A, C, D, F以首1系数为第一个元素，B包含零元素表示纯时延大小。
MATLAB系统辨识工具箱学习详细教程
MATLAB系统辨识工具箱学习详细教程MATLAB系统辨识工具箱是MATLAB软件中的一个工具箱，用于进行系统辨识和模型建模的分析。
该工具箱提供了多种辨识算法和工具，可以对线性和非线性系统进行辨识，并生成对应的数学模型。
下面将为您详细介绍MATLAB系统辨识工具箱的学习过程。
首先，在使用MATLAB系统辨识工具箱前，需要安装MATLAB软件并具备一定的MATLAB编程基础。
如果您还没有安装MATLAB或者对MATLAB不够熟悉，建议您先进行相关的学习和了解。
1.学习基本概念：在开始学习MATLAB系统辨识工具箱之前，需要了解一些基本概念，例如系统辨识、模型建模、参数估计等。
可以通过阅读相关的系统辨识的教材或者进行在线，对相关概念有一个基本的了解。
2.熟悉MATLAB系统辨识工具箱界面：3.数据导入：在进行系统辨识之前，首先需要准备好系统辨识所需的数据。
数据可以是实验数据或者仿真数据，可以是时域数据或者频域数据。
在系统辨识工具箱界面的“数据导入”区域，可以将数据导入到MATLAB中进行后续的辨识分析。
4.选择模型类型：在进行系统辨识之前，需要选择适合的数学模型类型。
MATLAB系统辨识工具箱提供了多种常见的模型类型，包括ARX模型、ARMAX模型、OE模型、TFE模型等。
选择合适的模型类型对辨识结果的精度和准确性有重要的影响。
5.选择辨识算法：在选择模型类型后，需要选择合适的辨识算法进行参数估计和模型建模。
MATLAB系统辨识工具箱提供了多种常用的辨识算法，例如最小二乘法、极大似然法、递推最小二乘法等。
选择合适的辨识算法也对辨识结果的精度和准确性有重要的影响。
6.进行系统辨识：在选择了合适的模型类型和辨识算法后，可以在系统辨识工具箱界面中点击“辨识”按钮，开始进行系统辨识分析。
系统辨识工具箱会根据所选的模型类型和辨识算法，对输入的数据进行参数估计和模型建模，并生成相应的辨识结果。
7.结果分析和评估：在系统辨识完成后，可以在系统辨识工具箱界面中查看辨识结果和模型质量评估。
matlab系统辨识工具箱
案例二：非线性系统的辨识与控制
要点一
总结词
要点二
详细描述
非线性系统辨识与控制是Matlab系统辨识工具箱的重要应 用之一，通过该案例可以了解非线性系统的辨识方法和技 术。
该案例首先介绍了非线性系统的基本概念和数学模型，然 后使用Matlab系统辨识工具箱对一个非线性系统进行参数 估计和模型验证。接着，利用得到的模型进行控制系统设 计和仿真，验证控制效果。最后，对非线性系统的辨识和 控制效果进行评估和优化。
系统辨识的步骤与流程
总结词
系统辨识通常包括数据采集、模型建立、参 数估计和模型验证等步骤。
详细描述
在数据采集阶段，需要选择合适的输入信号 ，并记录系统的输入和输出数据。模型建立 阶段则根据输入和输出数据选择合适的模型 形式。参数估计阶段利用选定的模型和采集 的数据来估计模型参数。最后，在模型验证 阶段，通过比较模型的输出与实际系统的输
分析系统的性能指标，如稳定性、 动态响应等，以确定系统是否满 足设计要求。
控制策略设计
根据系统性能分析结果，设计合 适的控制策略，如PID控制、模糊 控制等。
系统优化
通过调整系统参数和控制策略， 优化系统性能，提高系统的稳定 性和动态响应能力。
04
工具箱中的常用函数与模 块
创建模型函数
总结词
用于建立系统辨识模型
05
案例分析
案例一：简单线性系统的辨识与控制
总结词
简单线性系统辨识与控制是使用Matlab系统辨识工具 箱的基础案例，通过该案例可以了解系统辨识的基本 原理和方法。
详细描述
该案例首先介绍了线性系统的基本概念和数学模型， 然后通过Matlab系统辨识工具箱对一个简单的线性系 统进行参数估计和模型验证。最后，利用得到的模型 进行控制系统设计和仿真，验证控制效果。
使用MATLAB进行系统辨识与参数估计的基本原理
使用MATLAB进行系统辨识与参数估计的基本原理近年来，随着人工智能和机器学习的发展，系统辨识和参数估计变得越来越重要。
在工程和科学领域，系统辨识与参数估计可以帮助我们理解和预测复杂系统的行为，从而为决策和控制提供有力支持。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在系统辨识与参数估计方面提供了丰富的工具和功能。
本文将介绍MATLAB 中进行系统辨识与参数估计的基本原理。
一、系统辨识的概念系统辨识是指通过一系列的实验和数据分析，确定出系统的数学模型或特性。
在实际工程和科学问题中，我们经常遇到许多系统，如电子电路、生化反应、飞行控制系统等。
通过系统辨识，我们可以了解系统的行为规律，预测未来状态，从而进行优化和控制。
在MATLAB中，可以使用系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）进行系统辨识。
该工具箱提供了一系列的函数和算法，可以帮助我们建立和分析系统模型。
例如，使用arx函数可以基于自回归模型建立离散时间系统的模型，使用tfest函数可以进行连续时间系统的模型辨识。
二、参数估计的基本原理参数估计是系统辨识的一个重要部分，它是指通过已知的输入输出数据，估计系统模型中的参数。
在实际应用中，我们通常只能通过实验数据来获得系统的输入输出信息，而无法直接观测到系统内部的参数。
因此，参数估计成为了一种重要的技术，用于从数据中推断出系统的模型参数。
在MATLAB中，参数估计的基本原理是最小二乘估计。
最小二乘估计是指寻找能够最小化实际输出与模型输出之间的误差平方和的参数值。
在MATLAB中，可以使用lsqcurvefit函数进行最小二乘估计，该函数可以用来拟合非线性模型或者线性模型。
此外，还可以使用最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Estimation）进行参数估计，MATLAB通过提供相应的函数，如mle函数和mlecov 函数，支持最大似然估计的使用。
系统辨识工具箱
3选择柴油机的模型结构，由柴油机简介部分可知，采用ARX模型，阶数为3，时延为1；
4导入数据，选择ARX模型，进行辨识；
5检查模型，如果模型很好，就停止，反之，到第二步重新开始，直至辨识出合适的模型。
各个views还有不少设置，一个个试试就知道了，在某个模型或某组数据上点一下，线变细了就不会在图中显示出来了
大体上就这么多了，剩下的一个一个试试就很容易上手了
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：/owldestiny/archive/2009/12/06/4951253.aspx
都填好了选import就可以了这时候在import data下拉菜单就有数据了，working data中也有数据了，接着选preprocess也就是对数据进行预处理了，注意预处理的对象是working data中的数据，每进行一种预处理在左边的两列就会有新的数据生成，这时只要将新的数据拖动，移动到working data的那个方框上，就可以将working data换成你所想处理的数据了，可以这样多次进行处理，得到你最终想用来辨识的数据和用于验证的数据（不需要的数据可以拖到那个trash里面删除，就是回收站了，也可以从回收站中找回的）接下来就是辨识了，首先把辨识用的数据拖到working data那个方框，再把验证的数据拖到validation data那个方框
式中,ｋ1为喷油泵系数;τ1为喷油泵时间常数。
能功转换环节的传递函数可描述为:Ｇ2(ｓ)=ｋ2,ｋ2为油量转换系数。对于发动机,根据达朗贝尔原理,传递函数可描述为一阶惯性环节加一个纯滞后环节：
式中,ｋ3为发动机系数;τ2为发动机时间常数;τ3为供油齿条至扭矩变化的滞后时间。于是,柴油机的传递函数：
MATLAB的工具箱
MATLAB的工具箱
MATLAB除了传统的交互式编程之外，还供应了丰富牢靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图象处理、便利的WINDOWS编程等便利工具，消失了各种以MATLAB为基础的有用工具箱，广泛地运用于自动掌握、图象信号处理、生物医学工程、语言处理、雷达工程、信号分析、振动理论、时序分析与建模、化学统计学、优化设计等领域，并表现出一般高级语言难以比拟的优势。
较为常见的MATLAB工具箱主要包括：
1. 掌握系统工具箱（Control Systems Toolbox）
2. 系统辩识工具箱（System Identification Toolbox）
3. 鲁棒掌握工程箱（Robust Control Toolbox）
4. 多变量频率设计工具箱（Multivariable Frequency Design Toolbox）
5. 分析与综合工具箱（Analysis And Synthesis Toolbox）
6. 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
7. 最优化工具箱（Optimization Toolbox）
8. 信号处理工具箱（Signal Processing System Toolbox）
9. 模糊推理系统工具箱（Fuzzy Inference System Toolbox）
10. 小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）
11. 通信工具箱（Communication Toolbox）
1。
matlab工具箱介绍
matlab工具箱介绍MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱.功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。
而领域型工具箱是专业性很强的。
如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。
下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析——信号编码——调制解调——滤波器和均衡器设计——通道模型——同步可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计* 状态空间和传递函数* 模型转换* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等* 根轨迹、极点配置、LQG3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析* 业务量分析及优化* 偏差分析* 资金流量估算* 财务报表4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理* 支持SIMULINK动态仿真* 可生成C语言源代码用于实时应用(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox* 高阶谱估计* 信号中非线性特征的检测和刻画* 延时估计* 幅值和相位重构* 阵列信号处理* 谐波重构(7)图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
matlab系统辨识工具箱
模型转换和模型结构函数
函数 c2d d2c tfdata zpkdata ssdata idmodred arxdata freqresp ss,tf,zpk,frd
功能 将连续时间模型转换为离散时间模型 将离散时间模型转换为连续时间模型
将模型转换为传递函数 计算模型的零点、极点和稳定增益
Re sponse：为三维ny nu Nf的阵列，ny输出变量个数，nu输入变量个数，Nf为 频率点个数，即freqs的长度。Re sponse(ky, ku, kf )为ku到ky在频率freqs(kf )处的 复值频率响应。当为SISO系统时，Re sponse可以为一向量。 freq s：包含响应频率的长度为Nf的列向量。 Co var iance : 5维ny nu Nf 2 2的阵列。
14
例2编写M文件如下
function [A,B,C,D,K,x0] = mynoise(par,T,aux) R2 = aux(1); % Known measurement noise variance A = [par(1) par(2);1 0]; B = [1;0]; C = [par(3) par(4)]; D = 0; R1 = [par(5) 0;0 0]; [est,K0] = kalman(ss(A,eye(2),C,0,T),R1,R2);
5
3.辨识的内容和步骤
系统辨识的内容主要包括以下四个方面： (1)实验设计；
系统辨识实验设计需要完成的工作包括选择和确定输入 信号、采样时间、辨识时间和辨识的模式。 (2)模型结构辨识； 模型结构辨识包括模积类和模型结构参数的确定两部分 内容。模型类的确定上要根据经验对实际对象的特性 进 行一定程度上的假设 。在确定模型类之后，就可根据对 象的输入输出数据，按照一定的辨识方法确定模型结构 参数。 (3)模型参数辨识； 最小二乘法及各种改进算法 (4)模型检验。 不同时间区间数据、数据交叉、数据长度、输出残差序 列的白色型
MATLAB系统辨识工具箱简介(NJUST)
其他与系统辨识有关的函数 绘制输入输出的 iddata 对象 绘制频率响应曲线 绘制 Bode 图 绘制 Nyquist 曲线 绘制零点和极点图 显示模型的信息 估计、计算和显示脉冲响应 绘制模型的特征 消除数据中的趋势项 用一般的滤波器或 ButterWorth 滤波器对输入输出数据进行滤波 对输入输出数据重新采样
Model_Para=arx(data, order); present(Model_Para); figure(4);compare(data, Model_Para); figure(5);resid(Model_Para, data);
[Para1,Para2]=rarx(data,order,'ff',0.98); count=length(Para1); A=[1, Para1(count,1),Para1(count,2)]; B=[0, Para1(count,3),Para1(count,4)]; Model_Para=poly2th(A,B);
源程序如下： clear all;close all; N=1000; A=[1,-1.5, 0.7]; B=[0,1,0.5]; C=[1,0.5];D=[1,0.5]; Model=idpoly(A,B); figure(1);Step(Model, [0,100]); grid;
Model_Wnoise=idpoly(A, B ,1); U=iddata([],idinput(N,'prbs')); E=iddata([],idinput(N,'rgs')); Y=sim(Model_Wnoise, [U,E]); Model_Noise1=idpoly(A,B,C); Y1=sim(Model_Noise1, [U,E]); Model_Noise2=idpoly(A,B,1,D); Y2=sim(Model_Noise2, [U,E]);
matlab中的system identification toolbox使用
matlab中的system identification toolbox使用系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）是MATLAB中用于进行系统辨识的工具包，它提供了一系列用于建立、分析和验证数学模型的函数和工具，并可用于模型预测控制、滤波器设计、故障检测等各种应用领域。
系统辨识是指通过给定的输入输出数据，确定系统的数学模型或者估计系统的参数。
在工程领域中，系统辨识通常用于建立数学模型的目的，然后用于分析和控制系统的行为。
系统辨识工具箱提供了各种方法和算法，使用户能够根据实验数据进行参数估计、模型建立和验证。
下面将介绍一些系统辨识工具箱的功能和使用方法。
首先是参数估计。
系统辨识通常涉及到对系统参数的估计，以获得准确的数学模型。
系统辨识工具箱中的函数可以根据给定的输入输出数据，使用最小二乘法或其他优化算法，对系统参数进行估计。
例如，使用函数`ar`可以进行自回归（AR）模型的参数估计，使用函数`armax`可以进行自回归滑动平均外部输入（ARMAX）模型的参数估计。
其次是模型建立。
系统辨识工具箱提供了多种模型结构，包括自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归滑动平均（ARMA）以及自回归滑动平均外部输入（ARMAX）等模型。
用户可以根据实际情况选择合适的模型结构，并使用系统辨识工具箱中的函数进行模型的建立。
例如，使用函数`tfest`可以进行传递函数模型的建立，使用函数`nlarx`可以进行非线性自回归外部输入（NARX）模型的建立。
另外，系统辨识工具箱还提供了对系统辨识结果进行验证和分析的功能。
用户可以使用工具箱中的函数进行模型的预测和仿真分析，以验证模型的准确性和可靠性。
例如，可以使用函数`predict`进行模型的预测，使用函数`compare`进行模型的仿真分析。
此外，系统辨识工具箱还包含了一些用于模型结构选择和参数优化的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行模型的优化和改进。
Matlab常用工具箱介绍
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系统工具箱Communication Toolbox——通讯工具箱Financial Toolbox——财政金融工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱Image Processing Toolbox——图象处理工具箱LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神经网络工具箱Optimization Toolbox——优化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱Spline Toolbox——样条工具箱Statistics Toolbox——统计工具箱Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱Simulink Toolbox——动态仿真工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱例如：控制系统工具箱包含如下功能：连续系统设计和离散系统设计状态空间和传递函数以及模型转换时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）频域响应（Bode图、Nyquist图）根轨迹、极点配置较为常见的matlab控制箱有：控制类：控制系统工具箱(control systems toolbox)系统识别工具箱（system identification toolbox）鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）神经网络工具箱（neural network toolbox）频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）信号处理类：信号处理工具箱（signal processing toolbox）滤波器设计工具箱（filter design toolbox）通信工具箱（communication toolbox）小波分析工具箱（wavelet toolbox）高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）其它工具箱：统计工具箱(statistics toolbox)数学符号工具箱（symbolic math toolbox）定点工具箱（fixed-point toolbox）射频工具箱（RF toolbox）1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。
matlab系统辨识工具箱使用的算法
matlab系统辨识工具箱使用的算法MATLAB的系统辨识工具箱使用多种算法来进行系统辨识。
这些算法通常包括以下几种：
1. 最小二乘法（Least Squares）：这是最常用的系统辨识方法。
最小二乘法试图找到一组参数，使得实际数据和模型预测之间的误差平方和最小。
2. 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）：这种方法基于数据生成的模型概率密度函数，通过最大化似然函数来估计模型参数。
3. 递归最小二乘法（Recursive Least Squares）：这是一种在线算法，可以在数据流中实时更新模型参数。
4. 扩展最小二乘法（Extended Least Squares）：这种方法可以处理包含噪声和异常值的数据，通过引入权重来调整误差平方和。
5. 非线性最小二乘法（Nonlinear Least Squares）：对于非线性系统，需要使用非线性最小二乘法来估计参数。
6. 遗传算法（Genetic Algorithms）：这是一种启发式搜索算法，通过模拟自然选择和遗传过程来寻找最优解。
7. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）：这是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为来寻找最优解。
以上这些算法都是MATLAB系统辨识工具箱中常用的算法，根据具体的问题和数据，可以选择最适合的算法来进行系统辨识。
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首相在工作空间中把你要辨识的数据导入，不会导入的话自己找本matlab书翻翻吧
打开系统辨识工具箱只有一个exit按钮可用，狂晕。。。。。。。
首先点import data下拉菜单，可以选时域或频域的数据，按照自己需要选就好了，这里我选的是时域会弹出一个import data的对话框，有个workspace variables，在这里填入你刚导入的数据变量名
下面是data information就是数据名，没啥用，写个你喜欢的就好，或者根本就不要管，starting time起始时间，sampling interval 采样周期，按需求填就好了
都填好了选import就可以了这时候在import data下拉菜单就有数据了，working data中也有数据了，接着选preprocess也就是对数据进行预处理了，注意预处理的对象是working data中的数据，每进行一种预处理在左边的两列就会有新的数据生成，这时只要将新的数据拖动，移动到working data的那个方框上，就可以将working data换成你所想处理的数据了，可以这样多次进行处理，得到你最终想用来辨识的数据和用于验证的数据（不需要的数据可以拖到那个trash里面删除，就是回收站了，也可以从回收站中找回的）接下来就是辨识了，首先把辨识用的数据拖到working data那个方框，再把验证的数据拖到validation data那个方框
matlab 系统辨识工具箱三分钟入手（转载）
2011-04-01 21:49:35| 分类： 默认分类 |举报|字号 订阅
matlab中自带了很多工具箱，因为课程要求要用到系统辨识工具箱，也就是System Identification toolbox
自己折腾了一段时间，算是勉强会用了，这里简单讲解一下怎么使用
点下拉菜单estimate，选你想要的模型，在弹出的对话框中设定参数后点estimate，就有模型生成了，在右边的数据栏中；也就是model views中了，下面有很多可以选择，每选一个就可以生成一幅对应的图，是由用于验证的数据生成的
只能看，却不能知道模型的参数是多少。。。。。。。。。。。。
同样的办法把模型拖到to workspace那个方框，再去看workspace，多的那个变量就是你所辨识出的模型了
各个views还有不少设置，一个个试试就知道了，在某个模型或某组数据上点一下，线变细了就不会在图中显示出来了
大体上就这Leabharlann 多了，剩下的一个一个试试就很容易上手了