系统辨识及其matlab仿真(一些噪声及辨识算法).doc

【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;v0=v1;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==0 U(i)=-1;elseU(i)=Y4;end 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%FLch3LSeg1 u=[-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=3:16 z(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】