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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