系统辨识及其matlab仿真(一些噪声和辨识算法)Word文档下载推荐.doc
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k1;
plot(k,v,k,v,'
r'
);
xlabel('
k'
),ylabel('
v'
title('
(0,1)均匀分布的随机序列'
)
x0=1;
M=255;
f=2;
N=100;
N
k)=(v1-0.5)*f;
(-1,+1)均匀分布的白噪声'
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
fori=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
ifY4==0
U(i)=-1;
else
U(i)=Y4;
end
M=U
%绘图
i1=i
1:
i1;
plot(k,U,k,U,'
rx'
ylabel('
M序列'
移位寄存器产生的M序列'
%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
fork=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
subplot(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:
16;
%横坐标范围是1到16,步长为1
plot(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),gridon%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
%calculatingparameters%计算参数
c1=HL'
*HL;
c2=inv(c1);
c3=HL'
*ZL;
c=c2*c3%计算并显示
%DISPLAYPARAMETERS
a1=c
(1),a2=c
(2),b1=c(3),b2=c(4)%从中分离出并显示a1、a2、b1、b2
%End
%FLch3LSeg2
clear%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
6;
%循环变量的取值为从1到6
Z(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
c4=c2*c3%计算
%SeparationofParameters%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
%FLch3RLSeg3
clear%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
fori=1;
%开始循环,长度为L
x1=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,
ify(i)>
0.5,u(i)=-0.03;
%如果M序列的值为"
时,辨识的输入信号取“-0.03”
elseu(i)=0.03;
%当M序列的值为"
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u
figure
(1);
%第1个图形
stem(u),gridon%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
15;
%循环变量从3到15
%给出理想的辨识输出采样信号
%RLS递推最小二乘辨识
c0=[0.0010.0010.0010.001]'
;
%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=0.000000005
c=[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
%开始求K
h1=[-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c
e1=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
ife2<
=Ebreak;
%若参数收敛满足要求,终止计算
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
%横坐标从1到15
plot(i,a1,'
i,a2,'
:
'
i,b1,'
g'
i,b2,'
)%画出a1,a2,b1,b2的各次辨识结果
ParameterIdentificationwithRecursiveLeastSquaresMethod'
)%图形标题
figure(3);
%第3个图形
%横坐标从1到15
plot(i,ea1,'
i,ea2,'
i,eb1,'
b'
i,eb2,'
r:
)%画出a1,a2,b1,b2的各次辨识结果的收敛情况
IdentificationPrecision'
)%图形标题
%FLch3ELSeg4
clear
L=60;
%四位移位积存器产生的M序列的周期
%第一个移位积存器的输入信号
%第二个移位积存器的输入信号
%第三个移位积存器的输入信号
%第四个移位积存器的输入信号
%第四个移位积存器的输出信号,幅值"
0.5,u(i)=-1;
%M序列的值为"
时,辨识的输入信号取“-1”
elseu(i)=1;
时,辨识的输入信号取“1”
%为下一次的输入信号作准备
%画第一个图形
subplot(2,1,1);
%画第一个图形的第一个子图
stem(u),gridon%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),gridon;
%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
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- 关 键 词:
- 系统 辨识 及其 matlab 仿真 一些 噪声 算法
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