M序列辨识 Matlab程序 系统辨识
利用Matlab进行系统辨识的基本步骤
利用Matlab进行系统辨识的基本步骤系统辨识是在工程领域中广泛应用的一项技术，它可以通过实验数据来推断系统的特性和行为。
Matlab作为一种强大的数值计算与数据可视化软件，在系统辨识领域也扮演着重要的角色。
本文将介绍利用Matlab进行系统辨识的基本步骤，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。
系统辨识的基本步骤可以分为数据采集、预处理、模型选择、参数估计和模型评估五个阶段。
下面将依次介绍每个阶段的具体步骤。
一、数据采集数据采集是系统辨识中至关重要的一步，它需要准备好合适的实验设备，并进行数据记录。
在Matlab中，可以利用数据采集卡或传感器等设备进行数据采集。
一般来说，需要采集输入信号和输出响应信号。
二、预处理预处理是为了提高辨识结果的准确性而对采集到的数据进行处理。
首先要检查数据是否存在异常值或噪声，如果有则进行滤波处理。
另外，还可以进行数据归一化、降采样和数值平滑等处理，以适应不同的辨识方法。
三、模型选择模型选择是在系统辨识过程中非常关键的一步。
在Matlab中，可以选择多种模型结构进行辨识，包括线性模型、非线性模型、时变模型和非参数模型等。
选择合适的模型结构要根据具体问题的要求和实际情况进行综合考量。
四、参数估计参数估计是确定系统辨识结果的过程，它可以通过最小二乘法或极大似然法等统计方法来估计模型的参数。
在Matlab中，可以使用现成的函数或自定义算法进行参数估计。
参数估计的结果可以用来表示系统的传递函数、状态空间模型或差分方程等。
五、模型评估模型评估是对辨识结果进行验证和优化的过程。
在Matlab中，可以利用辨识误差、残差分析和模型预测误差等指标来评估模型的质量。
如果评估结果不理想，还可以尝试调整模型结构或参数估计方法，进行迭代优化。
在实际应用中，系统辨识常常涉及到复杂的数学理论和算法。
Matlab作为一种集成了各类工具箱和函数的软件，可以大大简化系统辨识的步骤，提高辨识的效率和准确性。
利用Matlab进行系统辨识的技术方法
利用Matlab进行系统辨识的技术方法一、引言系统辨识是研究系统动态特性的一个重要方法，它广泛应用于控制系统、信号处理、通信等领域。
利用Matlab进行系统辨识能够实现快速、准确的模型建立和参数估计。
本文将介绍在Matlab环境下常用的系统辨识技术方法及其应用。
二、系统辨识的基本概念系统辨识是通过对系统的输入和输出信号进行观测和分析，以推断系统的结构和参数。
一般来说，系统辨识包括建立数学模型、估计系统参数和进行模型验证三个步骤。
1. 建立数学模型建立数学模型是系统辨识的第一步，它是描述系统行为的数学表达式。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型和时变模型等。
2. 估计系统参数在建立了数学模型之后，需要通过对实验数据的分析，估计出系统的参数。
参数估计可以通过最小二乘法、极大似然估计法等方法实现。
3. 模型验证模型验证是为了确定估计得到的系统模型是否准确。
常用的方法有经验验证、残差分析、模型检验等。
三、常用的系统辨识技术方法1. 线性参数模型线性参数模型是最常用的系统辨识方法之一。
它假设系统具有线性特性，并通过估计线性模型的参数来描述系统。
在Matlab中，可以使用函数"arx"进行线性参数模型的辨识。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种非线性模型，它通过人工神经元的连接权值来描述系统行为。
在Matlab中，可以使用"nlarx"函数进行神经网络模型的辨识。
3. 系统辨识工具箱Matlab提供了丰富的系统辨识工具箱，包括System Identification Toolbox和Neural Network Toolbox等。
这些工具箱提供了各种方法和函数，方便用户进行系统辨识分析。
四、利用Matlab进行系统辨识的应用案例1. 系统辨识在控制系统中的应用系统辨识在控制系统中具有广泛的应用，如无人机控制、机器人控制等。
通过对系统进行辨识，可以建立准确的数学模型，并用于控制器设计和系统优化。
matlab系统辨识的原理
matlab系统辨识的原理Matlab系统辨识的原理Matlab是一种强大的数学软件，可以用于各种科学计算和数据分析。
其中，系统辨识是Matlab的一个重要应用领域。
系统辨识是指通过对系统输入输出数据的分析，推断出系统的数学模型，从而实现对系统的预测、控制和优化。
本文将从Matlab系统辨识的原理、方法和应用三个方面进行介绍。
一、原理Matlab系统辨识的原理基于系统的输入输出数据，通过对数据进行处理和分析，推断出系统的数学模型。
具体来说，系统辨识的过程可以分为以下几个步骤：1. 数据采集：通过实验或仿真等方式，获取系统的输入输出数据。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行滤波、降噪、去趋势等处理，以提高数据的质量和可靠性。
3. 模型结构选择：根据系统的特点和应用需求，选择合适的模型结构，如ARMA、ARIMA、ARMAX等。
4. 参数估计：利用最小二乘法、极大似然法等方法，对模型的参数进行估计。
5. 模型检验：通过残差分析、模型预测等方法，对模型的拟合程度和预测能力进行检验。
二、方法Matlab系统辨识的方法主要包括时间域方法、频域方法和时频域方法三种。
1. 时间域方法：时间域方法是指通过对系统的输入输出数据进行时域分析，推断出系统的数学模型。
常用的时间域方法包括ARMA、ARIMA、ARMAX等。
2. 频域方法：频域方法是指通过对系统的输入输出数据进行频域分析，推断出系统的数学模型。
常用的频域方法包括FFT、AR、ARMA等。
3. 时频域方法：时频域方法是指通过对系统的输入输出数据进行时频分析，推断出系统的数学模型。
常用的时频域方法包括小波变换、Wigner-Ville分布等。
三、应用Matlab系统辨识的应用广泛，主要包括以下几个方面：1. 预测：通过对系统的历史数据进行分析，预测未来的趋势和变化。
2. 控制：通过对系统的数学模型进行分析和优化，实现对系统的控制和调节。
3. 诊断：通过对系统的输入输出数据进行分析，诊断系统的故障和异常。
利用Matlab进行系统辨识的技术方法
利用Matlab进行系统辨识的技术方法在Matlab中进行系统辨识的技术方法主要有参数估计法和非参数估计法两种。
1.参数估计法：参数估计法是通过拟合已知输入和输出数据的数学模型来估计系统的参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法（OLS）、最小二乘法（LSE）、最小二乘法（MLE）和极大似然估计法（MLE）等。
a) 最小二乘法（OLS）：OLS方法通过最小化实际输出与模型预测输出之间的误差平方和来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用lsqcurvefit函数来实现最小二乘法的系统辨识。
b) 最小二乘法（LSE）：LSE方法是通过最小化实际输出与模型预测输出之间的误差平方和来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用lsqnonlin函数来实现最小二乘法的系统辨识。
c) 最小二乘法（MLE）：MLE方法是通过最大化似然函数来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用mle函数来实现最大似然估计法的系统辨识。
2.非参数估计法：非参数估计法不需要事先指定系统的数学模型，而是直接根据输入和输出数据的统计特性进行系统辨识。
常用的非参数估计方法包括频域方法、时域方法和时频域方法等。
a) 频域方法：频域方法通过对输入和输出数据进行频谱分析来估计系统的频率响应。
常用的频域方法包括傅里叶变换、功率谱密度估计和频率响应函数估计等。
在Matlab中，可以使用fft函数和pwelch函数来实现频域方法的系统辨识。
b) 时域方法：时域方法通过对输入和输出数据进行时间序列分析来估计系统的时域特性。
常用的时域方法包括自相关函数估计和互相关函数估计等。
在Matlab中，可以使用xcorr函数来实现时域方法的系统辨识。
c) 时频域方法：时频域方法结合了频域方法和时域方法的优势，可以同时估计系统的频率响应和时域特性。
常用的时频域方法包括短时傅里叶变换和小波变换等。
在Matlab中，可以使用spectrogram函数和cwt函数来实现时频域方法的系统辨识。
使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法
使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法概述：系统辨识是指通过对已知输入输出数据的分析和处理，推断出系统的动态性质和数学模型的过程。
在科学研究、工程设计和控制应用中，系统辨识扮演着重要的角色。
而Matlab作为一种强大的数值计算和数据分析软件，为系统辨识提供了便利且高效的工具。
本文将介绍使用Matlab进行系统辨识的基本方法，并结合实例进行讲解。
一、数据采集与准备在进行系统辨识之前，首先需要采集到对应的输入输出数据。
一般来说，输入信号是已知的，可以通过外部激励或者系统自身的变动来获取；而输出信号则是根据输入信号通过系统响应得到的。
在采集数据时，需要注意数据的质量和采样频率的选择。
二、数据预处理在进行系统辨识之前，数据通常需要进行一些预处理，以去除噪声、平滑数据和调整时间序列等。
这可以通过Matlab中的数据处理函数和滤波器实现。
例如，可以使用高斯滤波器对数据进行平滑处理，或者使用降噪算法去除不必要的噪声。
三、参数估计参数估计是系统辨识的核心步骤之一，它通过对已知数据进行分析和处理，推断出系统的数学模型和参数。
在Matlab中，有多种方法和工具可供选择，如最小二乘法、最大似然法、系统辨识工具箱等。
这些工具可以根据不同的模型和数据类型灵活选择，并提供相应的算法和函数。
四、模型验证与优化根据估计得到的系统模型和参数，可以使用Matlab进行模型验证和优化。
模型验证是指将估计得到的模型与真实系统进行对比，检验其拟合程度和预测能力。
如果模型的拟合程度较差，则需要对参数进行调整和优化，以提高模型的准确性和稳定性。
五、模型预测与应用在系统辨识完成之后，可以使用得到的模型进行系统预测和应用。
通过对未知输入信号进行预测，可以得到相应的输出响应，进而实现对系统动态性质的分析和控制。
Matlab提供了丰富的预测和应用函数，例如时域模拟、频域分析、控制系统设计等，可以满足不同应用场景的需求。
六、案例分析为了更好地理解和掌握使用Matlab进行系统辨识的基本方法，下面通过一个简单的案例进行分析。
Matlab中的系统辨识和参数标识技巧
Matlab中的系统辨识和参数标识技巧引言：在工程和科学领域中，系统辨识是一项重要的任务。
通过对系统进行辨识和参数标定，我们可以建立数学模型来描述系统的行为。
在Matlab中，有许多工具和技巧可以用来进行系统辨识和参数标定。
本文将介绍一些常用的工具和技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、准备工作在进行系统辨识和参数标定之前，我们首先需要准备一些基本的工作。
首先，我们需要收集系统的输入和输出数据。
输入数据通常是对系统施加的激励信号，例如阶跃信号或随机信号。
输出数据是系统对输入信号的响应。
收集足够量的数据对于准确辨识系统非常重要。
其次，我们需要确保数据的质量。
在收集数据时，我们需要注意采样频率和信噪比。
采样频率要足够高，以捕捉系统的快速动态响应；信噪比要足够高，以避免噪声对数据的影响。
如果数据质量不高，将会使得系统辨识和参数标定的结果不准确。
二、线性系统辨识线性系统辨识是系统辨识领域中的一项基本任务。
在Matlab中，可以使用System Identification Toolbox来进行线性系统辨识。
首先，我们可以使用中自相关函数（cross-correlation）来计算输入和输出数据之间的相关性。
这可以通过Matlab中的xcorr函数实现。
相关性分析可以帮助我们了解系统的输入和输出之间的关系，为后续的系统辨识提供参考。
接下来，我们可以使用频域分析方法来对系统进行辨识。
其中一个常用的方法是基于频率响应函数的辨识方法，例如最小二乘法（Least Squares）等。
这些方法可以通过Matlab中的tfest函数来实现。
另外，我们还可以使用时域辨识方法，例如最小均方误差法（Least Mean Squares）等。
时域辨识方法通常通过求解线性方程组来确定系统的参数。
在Matlab中，我们可以使用lsim和inv函数来实现这些方法。
三、非线性系统辨识与线性系统不同，非线性系统的辨识更加复杂。
Matlab中的系统辨识与自适应滤波
Matlab中的系统辨识与自适应滤波一、引言Matlab是一种常用的科学计算和数据分析软件，在信号处理领域有着广泛的应用。
系统辨识和自适应滤波是Matlab中的两个重要概念，它们在信号处理和控制系统中有着重要的作用。
本文将介绍Matlab中的系统辨识和自适应滤波的基本原理、应用场景以及常用的方法。
二、系统辨识系统辨识是指通过对系统输入和输出的观测数据进行分析，来确定系统的数学模型。
在实际应用中，我们经常需要了解和预测系统的行为，通过系统辨识可以获得系统模型，从而进行系统仿真、控制和优化等操作。
1. 系统辨识的基本原理系统辨识的基本原理是通过建立数学模型来描述系统的行为。
常见的系统模型包括线性模型和非线性模型。
线性模型可以用线性方程组描述，而非线性模型则包括一些复杂的数学函数。
利用系统辨识方法，我们可以通过观测系统的输入和输出数据，推断系统模型中的参数，从而得到系统模型。
2. 系统辨识的应用场景系统辨识在许多领域中都有广泛的应用。
在电力系统中，通过对电力负荷和发电机数据的观测，可以建立电力系统的模型，用于短期负荷预测和系统调度。
在通信系统中，通过对信号的采集和分析，可以进行信道建模和功率控制等操作。
此外，系统辨识还应用于机械系统、航空航天系统等领域。
3. 系统辨识的常用方法在Matlab中，有许多工具和函数可用于进行系统辨识。
常用的方法包括最小二乘法、极大似然法、模态分析法等。
在具体应用中，我们可以根据系统的特点选择合适的方法，并使用Matlab提供的函数进行系统辨识。
三、自适应滤波自适应滤波是指根据输入信号的特性，调整滤波器的系数以获得期望的输出信号。
在实际应用中，我们经常遇到信号受到噪声、干扰等因素影响的情况，利用自适应滤波技术可以削弱或消除这些干扰，提高信号的质量。
1. 自适应滤波的基本原理自适应滤波的基本原理是通过不断调整滤波器的系数，使得滤波器的输出与期望输出之间的误差最小。
自适应滤波器通过不断更新系数的方式，可以自动适应输入信号的变化，从而提高滤波器的性能。
Matlab_系统辨识_应用例子
例1、考虑仿真对象)()2(5.0)1()2(7.0)1(5.1)(k v k u k u k z k z k z +-+-=-+-- 其中，)(k v 是服从正态分布的白噪声N )1,0(。
输入信号采用4阶M 序列，幅度为1。
选择如下形式的辨识模型)()2()1()2()1()(2121k v k u b k u b k z a k z a k z +-+-=-+-+设输入信号的取值是从k =1到k =16的M 序列，则待辨识参数LSθˆ为LS θˆ=(T T -ΦΦΦ1)z 。
其中，被辨识参数LSθˆ、观测矩阵Φ的表达式为: ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=2121ˆb b a a LS θ (3)(4)(16)z z z ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦z (2)(1)(2)(1)(3)(2)(3)(2)(15)(14)(15)(14)z z u u z z u u z z u u --⎡⎤⎢⎥--⎢⎥Φ=⎢⎥⎢⎥--⎣⎦ 程序框图如图1所示。
Matlab 仿真程序如下：%二阶系统的最小二乘一次完成算法辨识程序，文件名：LS.mu=[-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,1,1]; %系统辨识的输入信号为一个周期的M序列z=zeros(1,16); %定义输出观测值的长度for k=3:16z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); %用理想输出值作为观测值endsubplot(3,1,1) %画三行一列图形窗口中的第一个图形stem(u) %画输入信号u的径线图形subplot(3,1,2) %画三行一列图形窗口中的第二个图形i=1:1:16; %横坐标围是1到16，步长为1plot(i,z) %图形的横坐标是采样时刻i, 纵坐标是输出观测值z, 图形格式为连续曲线subplot(3,1,3) %画三行一列图形窗口中的第三个图形stem(z),grid on %画出输出观测值z的径线图形，并显示坐标网格u,z %显示输入信号和输出观测信号%L=14 %数据长度HL=[-z(2) -z(1) u(2) u(1);-z(3) -z(2) u(3) u(2);-z(4) -z(3) u(4) u(3);-z(5) -z(4) u(5) u(4);-z(6) -z(5) u(6) u(5);-z(7) -z(6) u(7) u(6);-z(8) -z(7) u(8) u(7);-z(9) -z(8) u(9) u(8);-z(10) -z(9) u(10) u(9);-z(11) -z(10) u(11)u(10);-z(12) -z(11) u(12) u(11);-z(13) -z(12) u(13) u(12);-z(14) -z(13)u(14) u(13);-z(15) -z(14) u(15) u(14)] %给样本矩阵 赋值ZL=[z(3);z(4);z(5);z(6);z(7);z(8);z(9);z(10);z(11);z(12);z(13);z(14);z(15); z(16)] % 给样本矩阵z L赋值%Calculating Parametersc1=HL'*HL; c2=inv(c1); c3=HL'*ZL; c=c2*c3 %计算并显示θˆLS%Display Parametersa1=c(1), a2=c(2), b1=c(3),b2=c(4) %从θˆ中分离出并显示a1、a2、b1、LSb2%End程序运行结果：>>u =[ -1，1，-1，1，1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，-1，1，1]z =[ 0，0，0.5000，0.2500，0.5250，2.1125，4.3012，6.4731，6.1988，3.2670，-0.9386，-3.1949，-4.6352，6.2165，-5.5800，-2.5185]HL =0 0 1.0000 -1.0000-0.5000 0 -1.0000 1.0000-0.2500 -0.5000 1.0000 -1.0000-0.5250 -0.2500 1.0000 1.0000-2.1125 -0.5250 1.0000 1.0000-4.3012 -2.1125 1.0000 1.0000-6.4731 -4.3012 -1.0000 1.0000-6.1988 -6.4731 -1.0000 -1.0000-3.2670 -6.1988 -1.0000 -1.00000.9386 -3.2670 1.0000 -1.00003.1949 0.9386 -1.0000 1.00004.6352 3.1949 -1.0000 -1.00006.2165 4.6352 1.0000 -1.00005.58006.2165 1.0000 1.0000ZL =[ 0.5000，0.2500，0.5250，2.1125，4.3012，6.4731，6.1988，3.2670，-0.9386，-3.1949，-4.6352，-6.2165，-5.5800，-2.5185]Tc =[ -1.5000，0.7000，1.0000，0.5000]Ta1 = -1.5000a2 = 0.7000b1 = 1.0000b2 =0.5000>>-11-1010-10010从仿真结果表1可以看出，由于所用的输出观测值没有任何噪声成分，所以辨识结果也无任何误差。
如何在MATLAB中进行系统辨识
如何在MATLAB中进行系统辨识引言：在系统辨识中，我们通常会使用数据来推导出系统的数学模型，进而对系统进行建模和预测。
MATLAB作为一种强大的数值计算和分析工具，提供了丰富的系统辨识工具包，能够帮助我们实现这一目标。
本文将介绍如何使用MATLAB进行系统辨识，包括数据预处理、模型选择、参数估计等内容。
一、数据预处理系统辨识的第一步是数据预处理，即对采集到的数据进行处理和清洗，以提高后续建模和分析的准确性。
常见的数据预处理技术包括去除异常值、平滑数据、采样率调整等。
在MATLAB中，我们可以使用一系列内置的函数和工具箱来完成这些任务。
例如，使用"findoutliers"函数可以检测并去除异常值，使用"smoothdata"函数可以平滑数据，使用"resample"函数可以进行采样率调整等。
二、模型选择在系统辨识中，我们需要选择适合的数学模型来描述系统的行为。
常用的系统模型包括线性模型、非线性模型、时变模型等。
在MATLAB中，我们可以使用"sysident"工具箱中的函数来进行模型选择。
其中最常用的方法是ARX模型和ARMAX模型。
ARX模型适用于仅包含输入和输出的线性系统辨识，而ARMAX 模型适用于包含自回归项和移动平均项的线性系统辨识。
根据实际情况和需求，选择适合的模型进行建模。
三、参数估计参数估计是系统辨识中的关键步骤，其目的是通过观测数据来估计系统模型中的参数。
在MATLAB中，我们可以使用"arx"和"armax"函数进行参数估计。
这些函数将原始观测数据作为输入，并根据选择的模型类型进行系统参数的估计。
具体的参数估计方法包括最小二乘法、极大似然法、递推最小二乘法等。
根据系统模型和实际需求，选择合适的参数估计方法进行系统参数的估计。
四、模型验证模型验证是系统辨识中的重要环节，其目的是验证建立的系统模型是否能够准确地描述观测数据。
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。
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。
使用MATLAB进行系统辨识的步骤与技巧
使用MATLAB进行系统辨识的步骤与技巧引言：近年来，随着科学技术的不断进步和社会的快速发展，各行各业对于系统辨识的需求越来越迫切。
系统辨识是指在实际系统工作的基础上，通过对系统进行观测和试验，利用数学模型和计算机技术，对系统进行参数估计和结构辨识的过程。
而MATLAB作为一款重要的科学计算软件，为系统辨识提供了强有力的支持。
本文将详细介绍使用MATLAB进行系统辨识的步骤与技巧。
一、系统辨识的基本概念在使用MATLAB进行系统辨识之前，首先需要了解系统辨识的基本概念。
系统辨识主要涉及到两个方面的内容：参数估计和结构辨识。
参数估计是指通过对系统进行实验观测，利用数学方法对系统的参数进行估计；而结构辨识则是指通过试验数据和专业知识，确定系统的结构。
系统辨识的目的是建立一个能够准确描述实际系统行为的数学模型。
二、MATLAB中的系统辨识工具在使用MATLAB进行系统辨识时，我们可以使用其内置的系统辨识工具箱。
该工具箱包含了一系列强大的函数和算法，可以实现系统辨识中的参数估计、模型建立和分析等功能。
通过这些工具，我们可以高效、准确地进行系统辨识。
三、系统辨识的步骤1. 数据采集与预处理在进行系统辨识之前，首先需要采集系统的试验数据。
这些数据可以通过合适的传感器进行观测和记录。
为了获得高质量的数据，我们需要注意选择合适的采样频率和采样时长，并对数据进行预处理，去除噪声和异常值。
2. 建立初始模型在参数估计之前，需要建立一个初始模型，用于参考和优化。
这个初始模型可以基于已有的专业知识或经验，也可以通过MATLAB提供的模型库进行选择。
初始模型的建立可以提高辨识的准确度和效率。
3. 参数估计参数估计是系统辨识的核心过程，包括了参数选择、参数估计和不确定度分析等步骤。
在MATLAB中，我们可以使用各种参数估计方法，如最小二乘法、极大似然估计法等。
通过这些方法，我们可以获得最优的参数估计结果，并对估计结果的可靠性进行评估。
Matlab中的系统辨识与模型预测控制技术
Matlab中的系统辨识与模型预测控制技术引言Matlab是一种广泛应用于工程和科学领域的高级计算环境和编程语言。
它提供了丰富的工具箱和函数，使工程师和科学家能够进行数据分析、模拟和建模。
本文将探讨Matlab中的系统辨识与模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）技术，并介绍其基本原理、应用和优势。
一、系统辨识的基本原理系统辨识是指通过对系统输入和输出数据的分析和处理，来获得对系统动态行为的理解和描述的过程。
在Matlab中，系统辨识工具箱提供了一系列方法和算法来实现系统辨识，其中最常用的方法是基于数据的系统辨识方法。
这些方法根据系统输入和输出的数据样本，通过参数估计和模型拟合来获取系统模型。
在系统辨识中，常用的模型包括线性模型、非线性模型和时变模型等。
线性模型是最简单和最常用的模型类型，它假设系统的行为是线性的，具有参数可调整的特点。
非线性模型考虑了系统的非线性特性，能更准确地描述系统的行为，但参数估计和模型拟合的复杂性也相应增加。
时变模型是指系统参数会随时间变化的模型，能更好地描述实际系统动态行为的变化。
在Matlab中，可以使用系统辨识工具箱中的命令和函数来进行参数估计和模型拟合。
通过对实际系统的输入和输出数据进行采样和记录，然后使用这些数据来拟合和评估系统模型，可以有效地了解和预测系统的行为。
这些模型可以用于系统控制的设计和优化，为工程师和科学家提供决策支持和指导。
二、模型预测控制的基本原理模型预测控制是一种先进的控制技术，它通过预测系统的未来行为来生成控制策略，并根据实际系统的反馈信息进行修正和优化。
在Matlab中，模型预测控制工具箱提供了一系列函数和工具，使工程师和科学家能够轻松地设计和实现模型预测控制算法。
模型预测控制的基本原理是通过建立一个系统模型来预测系统未来的行为，并根据这些预测结果生成相应的控制策略。
通常，系统模型可以使用系统辨识技术获得，也可以采用已知的数学模型。
Matlab的系统辨识和参数估计方法
Matlab的系统辨识和参数估计方法一、引言Matlab是一种强大的计算机软件，被广泛应用于各个领域的科学研究和工程实践。
在信号处理、控制系统设计等领域，系统的辨识和参数估计是一项重要的任务。
本文将介绍Matlab中常用的系统辨识和参数估计方法，包括参数辨识、频域辨识、时域辨识等方面。
同时，还将探讨这些方法的优势和局限性。
二、参数辨识参数辨识是一种推断系统输入和输出之间关系的方法。
Matlab提供了多种参数辨识工具箱，例如System Identification Toolbox。
其中，最常用的方法包括最小二乘法、极大似然法、递归最小二乘法等。
最小二乘法是一种经典的参数估计方法，通过最小化测量值与预测值之间的差异来估计参数。
Matlab中的lsqcurvefit函数可以用于最小二乘拟合曲线。
例如，通过拟合一组数据点得到一个最优的曲线，可以估计曲线的参数。
极大似然法是一种基于概率统计的参数估计方法，通过最大化观测数据出现的似然函数来估计参数。
Matlab中的mle函数可以用于极大似然估计。
例如，在某个信号的概率密度函数已知的情况下，可以通过观测到的样本来估计概率密度函数的参数。
递归最小二乘法是一种递归更新参数的方法，可以在随时间变化的系统中实时地进行参数估计。
Matlab中的rls函数可以用于递归最小二乘估计。
例如，在自适应滤波中，可以通过递归最小二乘法来实时估计信号的参数。
三、频域辨识频域辨识是一种基于频谱分析的参数估计方法，可以在频率域中确定系统的特性。
Matlab提供了多种频域辨识工具箱，例如System Identification Toolbox和Signal Processing Toolbox。
其中，最常用的方法包括功率谱密度估计、自相关函数法、协方差法等。
功率谱密度估计是一种常用的频域参数估计方法，可以估计信号在不同频率上的能量分布。
Matlab中的pwelch函数可以用于功率谱密度估计。
系统辨识及其matlab仿真)
系统辨识及其matlab仿真)系统辨识是指利用已知的输入和输出数据，通过建立数学模型来描述和预测系统行为的过程。
它在工程领域中具有广泛的应用，包括控制系统设计、信号处理、通信系统等领域。
系统辨识可以分为参数辨识和非参数辨识两种方法。
参数辨识是指通过确定系统模型的参数来描述系统行为，常用的方法有最小二乘法、极大似然法等。
非参数辨识则是通过估计系统的输入输出关系函数来描述系统，常用的方法有频域方法、时域方法等。
在系统辨识过程中，噪声是一个不可忽视的因素。
噪声的存在会对辨识结果产生影响，因此需要对噪声进行建模和处理。
常用的噪声模型有高斯白噪声模型、AR模型、MA模型等。
在实际应用中，通常需要根据实际情况选择合适的噪声模型来进行系统辨识。
Matlab是一种常用的数学软件，它提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地进行系统辨识的仿真。
在Matlab中，可以使用System Identification Toolbox进行系统辨识的建模和仿真。
该工具箱提供了多种辨识算法，包括线性和非线性的参数辨识方法。
在使用Matlab进行系统辨识仿真时，首先需要准备好输入输出数据。
对于已知系统，可以通过实验或者模拟得到系统的输入输出数据。
对于未知系统，可以通过对系统加入一定的激励信号，然后获取系统的响应数据来进行辨识。
接下来，可以使用Matlab提供的辨识函数进行系统辨识的建模。
对于线性系统，可以使用ARX模型、ARMAX模型、OE模型等进行建模。
对于非线性系统，可以使用非线性ARX模型、非线性ARMAX模型等进行建模。
这些辨识函数可以根据输入输出数据自动估计系统的参数，并生成系统模型。
在得到系统模型后，可以利用仿真工具对系统进行仿真分析。
例如，可以通过对系统模型进行输入信号的仿真，得到系统的输出响应，并与实际数据进行比较，验证辨识结果的准确性。
总之，系统辨识及其Matlab仿真是一种重要的工程方法，可以帮助我们理解和预测系统的行为。
Matlab系统辨识
Matlab系统辨识建⽴系统的数学模型（1）使⽤tf函数建⽴传递函数模型对于下⾯这个传递函数：第⼀种模型建⽴⽅式：num = [12 15]den = [1 16 64 192];G = tf(num, den)其中num为分⼦多项式的系数，den为分母多项式的系数。
第⼆种模型建⽴⽅式：s = tf('s');G = (12*s+15)/(s^3+16*s^2+64*s+192)代码s = tf('s');表⽰⽤s这个变量来代表⼀个拉什算⼦s。
对于⼀个带有时延的传递函数模型，也可以使⽤tf函数来进⾏设置：G = tf(1,[1 1],'inDelay',5)通过设置tf函数的'inDelay'参数为5，建⽴了⼀个带有5秒延时的系统：也同样可以使⽤s = tf('s');的⽅式进⾏建⽴：G = exp(-5*s)/(s+1)另外，有时候分⼦或分母的多项式是多项式相乘的形式，⽐如下⾯的这个传递函数：这时可直接使⽤卷积函数(conv)来简化建⽴过程：num = [1 2 3];den = conv([1 0 3 4],[1 2]);G = tf(num,den)（2）使⽤zpk函数建⽴传递函数模型(零极点模型)对于下⾯这个传递函数：z = [-5 -5];p = [-1 -2 -2-2*i -2+2*i];k = 4;G = zpk(z,p,k)会在matlab中得到这样的传递函数：其中复数零极点会被⾃动乘起来，因为在matlab中⽆法显⽰复数的i或j。
使⽤函数pzmap绘制零极点：pzmap(G)绘制结果如下图所⽰：（3）传递函数模型间的变换已知传递函数获得模型的零极点向量：G = tf([7 2 8],[4 12 4 2]);[z,p,k] = zpkdata(G,'v')使⽤函数zpkdata，传⼊系统的传递函数模型，其中'v'表⽰⽤向量的形式进⾏表⽰。
Matlab系统辨识应用例子
例1、考虑仿真对象)()2(5.0)1()2(7.0)1(5.1)(k v k u k u k z k z k z +-+-=-+-- 其中，)(k v 是服从正态分布的白噪声N )1,0(。
输入信号采用4阶M 序列，幅度为1。
选择如下形式的辨识模型)()2()1()2()1()(2121k v k u b k u b k z a k z a k z +-+-=-+-+设输入信号的取值是从k =1到k =16的M 序列，则待辨识参数LSθˆ为LS θˆ=(T T -ΦΦΦ1)z 。
其中，被辨识参数LSθˆ、观测矩阵Φ的表达式为: ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=2121ˆb b a a LS θ (3)(4)(16)z z z ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦z (2)(1)(2)((3)(2)(3)(2)(15)(14)(15)(14)z z u u z z u u z z u u --⎡⎤⎢⎥--⎢⎥Φ=⎢⎥⎢⎥--⎣⎦ 程序框图如图1所示。
Matlab 仿真程序如下：%二阶系统的最小二乘一次完成算法辨识程序，文件名：LS.mu=[-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,1,1]; %系统辨识的输入信号为一个周期的M序列z=zeros(1,16); %定义输出观测值的长度for k=3:16z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); %用理想输出值作为观测值endsubplot(3,1,1) %画三行一列图形窗口中的第一个图形stem(u) %画输入信号u的径线图形subplot(3,1,2) %画三行一列图形窗口中的第二个图形i=1:1:16; %横坐标范围是1到16，步长为1plot(i,z) %图形的横坐标是采样时刻i, 纵坐标是输出观测值z, 图形格式为连续曲线subplot(3,1,3) %画三行一列图形窗口中的第三个图形stem(z),grid on %画出输出观测值z的径线图形，并显示坐标网格u,z %显示输入信号和输出观测信号%L=14 %数据长度HL=[-z(2) -z(1) u(2) u(1);-z(3) -z(2) u(3) u(2);-z(4) -z(3) u(4) u(3);-z(5) -z(4) u(5) u(4);-z(6) -z(5) u(6) u(5);-z(7) -z(6) u(7) u(6);-z(8) -z(7) u(8) u(7);-z(9) -z(8) u(9) u(8);-z(10) -z(9) u(10) u(9);-z(11) -z(10) u(11)u(10);-z(12) -z(11) u(12) u(11);-z(13) -z(12) u(13) u(12);-z(14) -z(13)u(14) u(13);-z(15) -z(14) u(15) u(14)] %给样本矩阵 赋值ZL=[z(3);z(4);z(5);z(6);z(7);z(8);z(9);z(10);z(11);z(12);z(13);z(14);z(15); z(16)] % 给样本矩阵z L赋值%Calculating Parametersc1=HL'*HL; c2=inv(c1); c3=HL'*ZL; c=c2*c3 %计算并显示θˆLS%Display Parametersa1=c(1), a2=c(2), b1=c(3),b2=c(4) %从θˆ中分离出并显示a1、a2、b1、LSb2%End程序运行结果：>>u =[ -1，1，-1，1，1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，-1，1，1]z =[ 0，0，0.5000，0.2500，0.5250，2.1125，4.3012，6.4731，6.1988，3.2670，-0.9386，-3.1949，-4.6352，6.2165，-5.5800，-2.5185]HL =0 0 1.0000 -1.0000-0.5000 0 -1.0000 1.0000-0.2500 -0.5000 1.0000 -1.0000-0.5250 -0.2500 1.0000 1.0000-2.1125 -0.5250 1.0000 1.0000-4.3012 -2.1125 1.0000 1.0000-6.4731 -4.3012 -1.0000 1.0000-6.1988 -6.4731 -1.0000 -1.0000-3.2670 -6.1988 -1.0000 -1.00000.9386 -3.2670 1.0000 -1.00003.1949 0.9386 -1.0000 1.00004.6352 3.1949 -1.0000 -1.00006.2165 4.6352 1.0000 -1.00005.58006.2165 1.0000 1.0000ZL =[ 0.5000，0.2500，0.5250，2.1125，4.3012，6.4731，6.1988，3.2670，-0.9386，-3.1949，-4.6352，-6.2165，-5.5800，-2.5185]Tc =[ -1.5000，0.7000，1.0000，0.5000]Ta1 = -1.5000a2 = 0.7000b1 = 1.0000b2 =0.5000>>-11-1010-10010从仿真结果表1可以看出，由于所用的输出观测值没有任何噪声成分，所以辨识结果也无任何误差。
系统辨识M序列
1.M序列的产生因为Np=15，所以应该用4个移位寄存器。
连接图如下:仿真图如下：表如下：用程序实现如下：X1=0;X2=0;X3=0;X4=0; %定义移位寄存器Xi初态（1000），Yi为移位寄存器各级输出m=32; %置M序列总长度for i=1:m %1#Y4=X4; Y3=X3; Y2=X2; Y1=X1;X4=Y3; X3=Y2; X2=Y1;X1=xor(Y3,Y4); %异或运算if Y4==0U(i)=0.03;elseU(i)=Y4*(-0.03);endendM=U;figure(1) %绘M序列图i1=ik=1:1:i1;stairs(M,'g-')xlabel('k')ylabel('M序列')title('移位寄存器产生的M序列')2．从图形得到数据Y=[2.05 1.80 1.84 1.79 1.08 0.68 0.44 0.80 1.91 2.38 2.47 2.51 3.05 2.69 1.94 1.82 1.82 2.03 2.03 1.03 0.68 0.52 0.86 1.78 2.50 2.50 2.32 3.28 2.82 2.04 2.01 1.67 1.70 1.82 1.04 0.59 0.38 0.81 1.91 2.55 2.28 2.56 3.13 2.70 2.01];3．相关函数s=0;c=0; %设置中间变量,初始化R=zeros(1,15);r=zeros(1,32);%初始化相关数组for i=1:15 %计算相关函数for j=16:32r(j)=U(j-i+1)*Y(j)/30;s=s+r(j)endR(i)=s;s=0;endc=(-1)*R(15); %求补偿量cfor i=1:15 %求脉冲响应g（k）g(i)=15*(R(i)+c)/(4*0.03^2*16)endfigure(3)plot(R)xlim([1,15])ylabel('Rym')title('互相关函数');4.脉冲响应曲线hold onfigure(4)plot(g)xlim([1,15])ylabel('g')title('脉冲响应');5.阶跃响应曲线hold onp=0;for k=1:15 %用积分法求阶跃响应for l=1:kp=g(l)+pendv(k)=p;p=0;endfigure(5)plot(v)title('阶跃响应')xlim([1,15]);hold on6.得出加热炉的数学模型选择采样间隔T=1，于是得g(t)在t=[1：1：15]这15个时刻对应的值为：0.2813, 0.3177, 0.6094, 3.896，9.021, 12.76，15.97，18.14，19.82, 21.21，21.79, 21.74 21.86, 22.1, 22.1用Z 变换的方法来求解系统的传递函数，设2121)(a z a z z b z G ++= (1) 由实验曲线阶跃响应曲线可得其Z 变换G （z ）（采样间隔为T=1）为0.2813/z +0.3177 /z^2+0.6094/z^3 (2)要使（1）式与（2）式相等，则应取 b 1=0.3201 a 1= -1.2158 a 2= -1.2369 则可以得到：()20.32011.2158 1.2369s G s s s =--。
系统辨识及其matlab仿真(一些噪声和辨识算法)
【1】随机序列产生程序【2】白噪声产生程序【3】M序列产生程序【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序【6】递推的最小二乘辨识程序【7】增广的最小二乘辨识程序【8】梯度校正的最小二乘辨识程序【9】递推的极大似然辨识程序【10】Bayes辨识程序【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序【13】模糊神经网络解耦Matlab程序【14】F-检验法部分程序【1】随机序列产生程序A=6;x0=1;M=255;for k=1:100x2=A*x0;x1=mod (x2,M);v1=x1/256;v(:,k)=v1;x0=x1;v0=v1;endv2=vk1=k;%grapherk=1:k1;plot(k,v,k,v,'r');xlabel('k'), ylabel('v');title('(0,1)均匀分布的随机序列') 【2】白噪声产生程序A=6; x0=1; M=255; f=2; N=100;for k=1:Nx2=A*x0;x1=mod (x2,M);v1=x1/256;v(:,k)=(v1-0.5)*f;x0=x1;endv2=vk1=k;%grapherk=1:k1;plot(k,v,k,v,'r');xlabel('k'), ylabel('v');title('(-1,+1)均匀分布的白噪声')【3】M序列产生程序X1=1;X2=0;X3=1;X4=0; %移位寄存器输入Xi初T态（0101），Yi为移位寄存器各级输出m=60; %置M序列总长度for i=1:m %1#Y4=X4; Y3=X3; Y2=X2; Y1=X1;X4=Y3; X3=Y2; X2=Y1;X1=xor(Y3,Y4); %异或运算if Y4==0U(i)=-1;elseU(i)=Y4;endM=U%绘图i1=ik=1:1:i1;plot(k,U,k,U,'rx')xlabel('k')ylabel('M序列')title('移位寄存器产生的M序列')【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序%FLch3LSeg1u=[-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,1,1]; %系统辨识的输入信号为一个周期的M序列z=zeros(1,16); %定义输出观测值的长度for k=3:16z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); %用理想输出值作为观测值endsubplot(3,1,1) %画三行一列图形窗口中的第一个图形stem(u) %画出输入信号u的经线图形subplot(3,1,2) %画三行一列图形窗口中的第二个图形i=1:1:16; %横坐标范围是1到16，步长为1plot(i,z) %图形的横坐标是采样时刻i, 纵坐标是输出观测值z, 图形格式为连续曲线subplot(3,1,3) %画三行一列图形窗口中的第三个图形stem(z),grid on%画出输出观测值z的经线图形，并显示坐标网格u,z%显示输入信号和输出观测信号%L=14%数据长度HL=[-z(2) -z(1) u(2) u(1);-z(3) -z(2) u(3) u(2);-z(4) -z(3) u(4) u(3);-z(5) -z(4) u(5) u(4);-z(6) -z(5) u(6) u(5);-z(7) -z(6) u(7) u(6);-z(8) -z(7) u(8) u(7);-z(9) -z(8) u(9) u(8);-z(10) -z(9) u(10)u(9);-z(11) -z(10) u(11) u(10);-z(12) -z(11) u(12) u(11);-z(13) -z(12) u(13) u(12);-z(14) -z(13) u(14) u(13);-z(15) -z(14) u(15) u(14)] %给样本矩阵HL赋值ZL=[z(3);z(4);z(5);z(6);z(7);z(8);z(9);z(10);z(11);z(12);z(13);z(14);z(15);z(16)]% 给样本矩阵zL赋值%calculating parameters%计算参数c1=HL'*HL; c2=inv(c1); c3=HL'*ZL; c=c2*c3 %计算并显示%DISPLAY PARAMETERSa1=c(1), a2=c(2), b1=c(3), b2=c(4) %从中分离出并显示a1 、a2、b1、b2%End【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序%FLch3LSeg2clear%工作间清零V=[54.3,61.8,72.4,88.7,118.6,194.0]'%赋初值V，并显示P=[61.2,49.5,37.6,28.4,19.2,10.1]'%赋初值P，并显示%logP=-alpha*logV+logbeita=[-logV,1][alpha,log(beita)]'=HL*sita%注释P、V之间的关系for i=1:6;%循环变量的取值为从1到6Z(i)=log(P(i));%赋系统的输出采样值end%循环结束ZL=Z'%给zL赋值HL=[-log(V(1)),1;-log(V(2)),1;-log(V(3)),1;-log(V(4)),1;-log(V(5)),1;-log(V(6)),1] %给HL赋值%calculating parameters%计算参数c1=HL'*HL; c2=inv(c1); c3=HL'*ZL; c4=c2*c3%计算%Separation of Parameters%分离变量alpha=c4(1) % 为c4的第1个元素beita=exp(c4(2)) % 为以自然数为底的c4的第2个元素的指数【6】递推的最小二乘辨识程序%FLch3RLSeg3clear%清理工作间变量L=15;% M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值for i=1;%开始循环，长度为Lx1=xor(y3,y4);%第一个移位积存器的输入是第3个与第4个移位积存器的输出的“或”x2=y1;%第二个移位积存器的输入是第3个移位积存器的输出x3=y2;%第三个移位积存器的输入是第2个移位积存器的输出x4=y3;%第四个移位积存器的输入是第3个移位积存器的输出y(i)=y4;%取出第四个移位积存器幅值为"0"和"1"的输出信号，if y(i)>0.5,u(i)=-0.03;%如果M序列的值为"1"时,辨识的输入信号取“-0.03”else u(i)=0.03;%当M序列的值为"0"时,辨识的输入信号取“0.03”end%小循环结束y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%为下一次的输入信号做准备end%大循环结束，产生输入信号ufigure(1);%第1个图形stem(u),grid on%以径的形式显示出输入信号并给图形加上网格z(2)=0;z(1)=0;%取z的前两个初始值为零for k=3:15;%循环变量从3到15z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2);%给出理想的辨识输出采样信号end%RLS递推最小二乘辨识c0=[0.001 0.001 0.001 0.001]';%直接给出被辨识参数的初始值,即一个充分小的实向量p0=10^6*eye(4,4);%直接给出初始状态P0，即一个充分大的实数单位矩阵E=0.000000005;%相对误差E=0.000000005c=[c0,zeros(4,14)];%被辨识参数矩阵的初始值及大小e=zeros(4,15);%相对误差的初始值及大小for k=3:15; %开始求Kh1=[-z(k-1),-z(k-2),u(k-1),u(k-2)]'; x=h1'*p0*h1+1; x1=inv(x); %开始求K(k)k1=p0*h1*x1;%求出K的值d1=z(k)-h1'*c0; c1=c0+k1*d1;%求被辨识参数ce1=c1-c0;%求参数当前值与上一次的值的差值e2=e1./c0;%求参数的相对变化e(:,k)=e2; %把当前相对变化的列向量加入误差矩阵的最后一列c0=c1;%新获得的参数作为下一次递推的旧参数c(:,k)=c1;%把辨识参数c 列向量加入辨识参数矩阵的最后一列p1=p0-k1*k1'*[h1'*p0*h1+1];%求出p(k)的值p0=p1;%给下次用if e2<=E break;%若参数收敛满足要求，终止计算end%小循环结束end%大循环结束c%显示被辨识参数e%显示辨识结果的收敛情况%分离参数a1=c(1,; a2=c(2,; b1=c(3,; b2=c(4,; ea1=e(1,; ea2=e(2,; eb1=e(3,; eb2=e(4,; figure(2);%第2个图形i=1:15;%横坐标从1到15plot(i,a1,'r',i,a2,':',i,b1,'g',i,b2,':') %画出a1，a2，b1，b2的各次辨识结果title('Parameter Identification with Recursive Least Squares Method')%图形标题figure(3); %第3个图形i=1:15; %横坐标从1到15plot(i,ea1,'r',i,ea2,'g',i,eb1,'b',i,eb2,'r:') %画出a1，a2，b1，b2的各次辨识结果的收敛情况title('Identification Precision') %图形标题【7】增广的最小二乘辨识程序%FLch3ELSeg4clearL=60;%四位移位积存器产生的M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值for i=1;x1=xor(y3,y4);%第一个移位积存器的输入信号x2=y1;%第二个移位积存器的输入信号x3=y2;%第三个移位积存器的输入信号x4=y3;%第四个移位积存器的输入信号y(i)=y4;%第四个移位积存器的输出信号，幅值"0"和"1"if y(i)>0.5,u(i)=-1;%M序列的值为"1"时,辨识的输入信号取“-1”else u(i)=1;%M序列的值为"0"时,辨识的输入信号取“1”endy1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%为下一次的输入信号作准备endfigure(1);%画第一个图形subplot(2,1,1); %画第一个图形的第一个子图stem(u),grid on%画出M序列输入信号v=randn(1,60); %产生一组60个正态分布的随机噪声subplot(2,1,2); %画第一个图形的第二个子图plot(v),grid on;%画出随机噪声信号R=corrcoef(u,v);%计算输入信号与随机噪声信号的相关系数r=R(1,2);%取出互相关系数u%显示输入型号v%显示噪声型号z=zeros(7,60);zs=zeros(7,60);zm=zeros(7,60);zmd=zeros(7,60);%输出采样、不考虑噪声时系统输出、不考虑噪声时模型输出、模型输出矩阵的大小z(2)=0;z(1)=0;zs(2)=0;zs(1)=0;zm(2)=0;zm(1)=0;zmd(2)=0;zmd(1)=0;%给输出采样、不考虑噪声时系统输出、不考虑噪声时模型输出、模型输出赋初值%增广递推最小二乘辨识c0=[0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001]';%直接给出被辨识参数的初始值,即一个充分小的实向量p0=10^6*eye(7,7);%直接给出初始状态P0，即一个充分大的实数单位矩阵E=5.0e-15;%取相对误差Ec=[c0,zeros(7,59)];%被辨识参数矩阵的初始值及大小e=zeros(7,60);%相对误差的初始值及大小for k=3:60; %开始求Kz(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2)+v(k)-v(k-1)+0.2*v(k-2);%系统在M序列输入下的输出采样信号h1=[-z(k-1),-z(k-2),u(k-1),u(k-2),v(k),v(k-1),v(k-2)]';%为求K(k)作准备x=h1'*p0*h1+1; x1=inv(x); k1=p0*h1*x1; %Kd1=z(k)-h1'*c0; c1=c0+k1*d1;%辨识参数czs(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2);%系统在M序列的输入下不考虑扰动时的输出响应zm(k)=[-z(k-1),-z(k-2),u(k-1),u(k-2)]*[c1(1);c1(2);c1(3);c1(4)];%模型在M序列的输入下不考虑扰动时的的输出响应zmd(k)=h1'*c1;%模型在M序列的输入下的的输出响应e1=c1-c0;e2=e1./c0; %求参数的相对变化e(:,k)=e2;c0=c1;%给下一次用c(:,k)=c1;%把辨识参数c 列向量加入辨识参数矩阵p1=p0-k1*k1'*[h1'*p0*h1+1];%find p(k)p0=p1;%给下次用if e2<=E break;%若收敛情况满足要求，终止计算end%判断结束end%循环结束c, e, %显示被辨识参数及参数收敛情况z,zmd %显示输出采样值、系统实际输出值、模型输出值%分离变量a1=c(1,; a2=c(2,; b1=c(3,; b2=c(4,;%分离出a1、a2、b1、b2d1=c(5,; d2=c(6,; d3=c(7,; %分离出d1、d2、d3ea1=e(1,; ea2=e(2,; eb1=e(3,; eb2=e(4,; %分离出a1、a2、b1、b2的收敛情况ed1=e(5,; ed2=e(6,; ed3=e(7,; %分离出d1 、d2 、d3的收敛情况figure(2);%画第二个图形i=1:60;plot(i,a1,'r',i,a2,'r:',i,b1,'b',i,b2,'b:',i,d1,'g',i,d2,'g:',i,d3,'g+')%画出各个被辨识参数title('Parameter Identification with Recursive Least Squares Method')%标题figure(3);%画出第三个图形i=1:60;plot(i,ea1,'r',i,ea2,'r:',i,eb1,'b',i,eb2,'b:',i,ed1,'g',i,ed2,'g:',i,ed2,'r+')%画出各个参数收敛情况title('Identification Error')%标题%response%响应figure(4);%画出第四个图形subplot(4,1,1); %画出第四个图形中的四个子图的第一个子图i=1:60;plot(i,zs(i),'r')%画出被辨识系统在没有噪声情况下的实际输出响应subplot(4,1,2); %画出第四个图形中的四个子图的第二个子图i=1:60;plot(i,z(i),'g')%画出被辨识系统的采样输出响应subplot(4,1,3); %画出第四个图形中的四个子图的第三个子图i=1:60;plot(i,zmd(i),'b')%画出模型含有噪声的输出响应subplot(4,1,4); %画出第四个图形中的四个子图的第四个子图i=1:60;plot(i,zm(i),'b')%画出模型去除噪声后的输出响应【8】梯度校正的最小二乘辨识程序%FLch4GAeg1clearu=[-1,-1,-1,-1,1,1,1,-1,1,1,-1,-1,1,-1,1,-1,-1,-1,-1,1];y=[0,-2,-6,-7,-7,-3,5,7,3,-1,5,3,-5,-3,1,-1,1,-5,-7,-7];%画出u和y图形figure(1), subplot(2,1,1), stem(u), subplot(2,1,2), stem(y), hold on k=1:20plot(k,y)%给出初始值h1=[-1,0,0]';h2=[-1,-1,0]';g=[0,0,0]';I=[1,0,0;0,1/2,0;0,0,1/4];h=[h1,h2,zeros(3,16)];%计算输入样本数据h(k)for k=3:18h(:,k)=[u(k),u(k-1),u(k-2)]';end%计算出权矩阵R(k)和估计值gfor k=1:18a=h(1,k)^2+(h(2,k)^2)/2+(h(3,k)^2)/4;%按照式（4.45)开始计算权矩阵a1=1/a;R=a1*I;%按照式（4.45）计算出权矩阵g(:,k+1)=g(:,k)+R*h(:,k)*(y(k+1)-h(:,k)'*g(:,k));%按照式（4.44)计算脉冲响应估计值end%画出图形g1=g(1,; g2=g(2,; g3=g(3,;figure(2)k=1:19;subplot(121)plot(k,g1,'r',k,g2,'g',k,g3,'b'),grid on%计算模型输出值ym及系统输出与模型输出之间的误差Eyfor k=1:18ym(k)=h(:,k)'*g(:,k); Ey(k)=y(k+1)-ym(k);endk=1:18;subplot(122)plot(k,Ey),grid ong, ym, Ey %显示脉冲响应估计值、模型输出值及系统输出与模型输出之间的误差figure(3)%画出脉冲响应曲线x=0:1:3;y=[0,g(1,18),g(2,18),g(3,18)];xi=linspace(0,3);yi=interp1(x,y,xi,'cubic');%三次插值plot(x,y,'o',xi,yi,'m'),grid on%画出脉冲响应估计值及其三次插值曲线【9】递推的极大似然辨识程序clear %清零a(1)=1;b(1)=0;c(1)=1;d(1)=0;u(1)=d(1);z(1)=0;z(2)=0; %初始化for i=2:1200 %产生m序列u(i)a(i)=xor(c(i-1),d(i-1));b(i)=a(i-1);c(i)=b(i-1);d(i)=c(i-1);u(i)=d(i);endu; %若取去‘；’可以在程序运行中观测到m序列v=randn(1200,1); %产生正态分布随机数V=0; %计算噪声方差for i=1:1200V=V+v(i)*v(i);endV1=V/1200;for k=3:1200 %根据v和u计算zz(k)=1.2*z(k-1)-0.6*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2)+v(k)-v(k-1)+0.2*v(k-2); endo1=0.001*ones(6,1);p0=eye(6,6); %赋初值zf(1)=0.1;zf(2)=0.1;vf(2)=0.1;vf(1)=0.1;uf(2)=0.1;uf(1)=0.1;%迭代计算参数值和误差值for k=3:1200h=[-z(k-1);-z(k-2);u(k-1);u(k-2);v(k-1);v(k-2)];hf=h;K=p0*hf*inv(hf'*p0*hf+1);p=[eye(6,6)-K*hf']*p0;v(k)=z(k)-h'*o1;o=o1+K*v(k) ;p0=p;o1=o;a2(k)=o(2);b1(k)=o(3);b2(k)=o(4);d1(k)=o(5);d2(k)=o(6);e1(k)=abs(a1(k)+1.2);e2(k)=abs(a2(k)-0.6);e3(k)=abs(b1(k)-1.0);e4(k)=abs(b2(k)-0.5);e5(k)=abs(d1(k)+1.0);e6(k)=abs(d2(k)-0.2);zf(k)=z(k)-d1(k)*zf(k-1)-d2(k)*zf(k-2);uf(k)=u(k)-d1(k)*uf(k-1)-d2(k)*uf(k-2);vf(k)=v(k)-d1(k)*vf(k-1)-d2(k)*vf(k-2);hf=[-zf(k-1);-zf(k-2);uf(k-1);uf(k-2);vf(k-1);vf(k-2)]; endo1 %若取去‘；’可以在程序运行中观测到参数V1%绘图k=1:1200;plot(k,a1,'k:',k,a2,'b',k,b1,'r',k,b2,'m:',k,d1,'g',k,d2,'k');xlabel('k')ylabel('parameter')legend('a1=-1.2,','a2=0.6','b1=1.0','b2=0.5','d1=-1.0','d2=0.2'); %图标炷title('The parameter idendification of the RML');endsubplot(4,1,2)k=1:1200;plot(k,e1,'k',k,e2,'b',k,e3,'r',k,e4,'m',k,e5,'g',k,e6,'k');xlabel('k'); ylabel('error'); %title('误差曲线')endsubplot(4,1,3)k=1:1200;plot(k,u);xlabel('k'); ylabel('input'); %title('系统输入信号')endsubplot(4,1,4)k=1:1200;plot(k,v);xlabel('k'); ylabel('random noise'); %title('系统所加的随机噪声') end。