递推最小二乘法与广义最小二乘法matlab源程序下载

weixin_39820835 2021-01-18 06:31:05

递推最小二乘法与广义最小二乘法matlab源程序，仅供大家编程学习参考！
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递推最小二乘法与广义最小二乘法matlab源程序

Matlab最小二乘类辨识方法的比较-辨识作业.rar 很久以前做过的一篇课程论文,是系统辨识中最基础的几种最小二乘类辨识方法的比较,最小二乘法,递推最小二乘和广义最小二乘,发上来和大家分享一下, 注意: 本附件免费提供,但是每下载一次系统会扣一个M币以控制下载流量,右键单击另存为,不要用迅雷.迅雷下载时每线程收费1M币,如默认设置为5个线程时收费就是5个M币! 课题内容为已知系统模型:x-1.5x 0.7x=2u 0.5u, y=x ν, ν=αγ， u、x、y、ν分别为模型输入、模型输出、测量输出、干扰噪声。输入u为逆m序列：信号幅值a=1、寄存器位数为n=5，重复周期数q=40。α为噪信比调整因子，噪信比定义为：NSR=σv/σx*100% ,σx、σv分别为模型输出x和噪声ν的均方差（标准差），γ有两种模型：γ为白噪声，γ为有色噪声，噪声模型为： γ=e 0.5e 0.9γ-0.95γ ,e为白噪声。定义辨识误差值：δ＝，其中：Ｎ为独立的实验次数, 为模型真值，为估计值。完成下列问题： 1．编制Matlab程序，产生u,x,取前1024点绘制u和x图形。（10分） 2．编制Matlab程序，取NSR=20%，用同一噪声源产生两种噪声模型，分别绘制ν、y曲线。（10分） 3．编制Matlab程序，取NSR=0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%，ν分别采用白噪声模型和有色噪声模型，每种工况下取独立试验次数N=50（每次独立产生噪声），数据序列取前1024点，用批次最小二乘法辨识模型，分别画出NSR~δ曲线，以此说明噪声对辨识精度的影响。（20分） 4．编制Matlab程序，取NSR=10%、40%，ν分别取白噪声模型和有色噪声模型，用递推最小二乘法辨识模型参数，对比画出各参数辨识结果随递推次数变化的曲线。为了对比研究，必须保证在同一组u、x序列下，用同一白噪声源γ产生给定噪信比的白噪声和有色噪声干扰。（30分） 5．编制Matlab程序，取NSR=10%、30%，ν取有色噪声模型，分别用递推最小二乘和广义最小二乘递推法辨识系统参数，对比画出各参数辨识结果随γ次数变化的曲线。为了对比研究，必须保证在同一组u、y序列下进行辨识试验。（30分）摘要：本文系统的探讨了三种最小二乘类辨识方法的原理和性能，并对各种方法在各种不同的环境下进行了MATLAB仿真，仿真结果证明：最小二乘法不适合实时处理，在同等情况下，递推最小二乘的辨识速度较快，但在有色噪声干扰下效果不理想，广义最小二乘法的辨识效果最好，且不受噪声是否有色的影响，但是费时最多。

最小二乘参数辨识共享及答疑-LSE.mdl 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数，有限定记忆最小二乘递归算法的（辨识量测噪声为白噪声的系统参数），有广义最小二乘算法的（辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声），递归算法辨识结果正确，但广义最小二乘辨识出来系统参数正确，但噪声参数不正确，大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止。我的疑问是：辨识模型参数时需要用到噪声参数，我的噪声参数辨识的不对，为何得到的模型参数又是对的，这点让我很纳闷…… 附件中包含模型和最小二乘辨识的函数M文件，其中LSE.mdl为模型文件，mem_con.m为限定记忆最小二乘的源程序，GLS.m为广义最小二乘源程序，u为输入，使用4阶m序列，Y为白噪声作用下的输出，Yv为有色噪声作用下的输出，系统和噪声的模型均为2阶模型，函数文件中有简单的注释，大家很容易看懂，希望看出问题的前辈不吝赐教。在此先谢过了。

最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数，有限定记忆最小二乘递归算法的（辨识量测噪声为白噪声的系统参数），有广义最小二乘算法的（辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声），递归算法辨识结果正确，但广义最小二乘辨识出来系统参数正确，但噪声参数不正确，大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止。我的疑问是：辨识模型参数时需要用到噪声参数，我的噪声参数辨识的不对，为何得到的模型参数又是对的，这点让我很纳闷…… 附件中包含模型和最小二乘辨识的函数M文件，其中LSE.mdl为模型文件，mem_con.m为限定记忆最小二乘的源程序，GLS.m为广义最小二乘源程序，u为输入，使用4阶m序列，Y为白噪声作用下的输出，Yv为有色噪声作用下的输出，系统和噪声的模型均为2阶模型，函数文件中有简单的注释，大家很容易看懂，希望看出问题的前辈不吝赐教。在此先谢过了。

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