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1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序 1.程序功能描述 基于最小二乘递推算法的系统参数辨识。对系统的参数a1#xff0c;b1#xff0c;a2#xff0c;b2分别进行估计#xff0c;计算估计误差以及估计收敛曲线#…目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序 1.程序功能描述 基于最小二乘递推算法的系统参数辨识。对系统的参数a1b1a2b2分别进行估计计算估计误差以及估计收敛曲线然后对比不同信噪比下的估计误差。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行 3.核心程序
................................................................for i(LEN04):LENz(i,1)-A1*z(i-1,1)-A2*z(i-2,1)B1*Xin(i-1,1)B2*Xin(i-2,1)Noise(i,1); for j1:Nz1(i-3,j) z(Ni-3-jidx0,1);u1(i-3,j) Xin(Ni-3-jidx0,1);end h [-z1(i-3,1) -z1(i-3,2) u1(i-3,1) u1(i-3,2)];K P*h/(h*P*h1);P (eye(2*N)-K*h)*P;Pest PestK*[z(i,1)-h*Pest];Pest2(:,i) Pest;
endfigure
subplot(221);
k1:LEN;
semilogy(k,e1,b);
xlabel(k);
ylabel(error);
title(误差曲线)
grid onsubplot(222);
k1:LEN;
semilogy(k,e2,b);
xlabel(k);
ylabel(error);
title(误差曲线)
grid onsubplot(223);
k1:LEN;
semilogy(k,e3,b);
xlabel(k);
ylabel(error);
title(误差曲线)
grid onsubplot(224);
k1:LEN;
semilogy(k,e4,b);
xlabel(k);
ylabel(error);
title(误差曲线)
grid on
334.本算法原理 最小二乘递推算法是一种在线估计模型参数的方法特别适用于实时、连续的数据流中进行系统的动态参数辨识。RLS算法的核心思想是利用最新的观测数据不断更新对系统参数的估计以期达到最小化预测误差平方和的目的。 通过这种递推的方式RLS可以在每次得到新的观测数据后迅速调整参数估计并保持计算复杂度相对较低适合实时应用场合。
5.完整程序
VVV
