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增广最小二乘辨识白噪声和有色噪声的区别是什么剖析.docx

文档编号：5969747
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增广最小二乘辨识白噪声和有色噪声的区别是什么剖析.docx

增广最小二乘辨识白噪声和有色噪声的区别是什么剖析

第一次作业

1、增广最小二乘辨识

模型结构如下所示：

其中，a1=-1.8,a2=0.9,b1=0.8,b2=0.3,d1=1,d2=0.4。

对其进行MATLAB仿真。

解：

增广最小二乘辨识程序：

>>clear

L=60;

y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;

fori=1:

L;

x1=xor（y3,y4）;

x2=y1;

x3=y2;

x4=y3;

y（i）=y4;

ify（i）>0.5,u（i）=-1;

elseu（i）=1;

end

y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;

end

figure

（1）;

subplot（2,1,1）;

stem（u）,gridon

v=randn（1,60）;

subplot（2,1,2）;

plot（v）,gridon;

u,v%显示输入信号和噪声信号

z=zeros（7,60）;zs=zeros（7,60）;zm=zeros（7,60）;zmd=zeros（7,60）;

z

（2）=0;z

（1）=0;zs

（2）=0;zs

（1）=0;zm

（2）=0;zm

（1）=0;zmd

（2）=0;zmd

（1）=0;

c0=[0.10.10.10.10.10.10.1]';

p0=10^6*eye（7,7）;

E=0.00000000005;

c=[c0,zeros（7,14）];

e=zeros（7,15）;

fork=3:

60;

z（k）=1.8*z（k-1）-0.9*z（k-2）+0.8*u（k-1）+0.3*u（k-2）+v（k）+v（k-1）+0.4*v（k-2）;

h1=[-z（k-1）,-z（k-2）,u（k-1）,u（k-2）,v（k）,v（k-1）,v（k-2）]';

x=h1'*p0*h1+1;x1=inv（x）;k1=p0*h1*x1;

d1=z（k）-h1'*c0;c1=c0+k1*d1;

zs（k）=-1.8*z（k-1）+0.9*z（k-2）+0.8*u（k-1）+0.3*u（k-2）;%系统在M序列的输入下的输出响应

zm（k）=[-z（k-1）,-z（k-2）,u（k-1）,u（k-2）]*[c1

（1）;c1

（2）;c1（3）;c1（4）];

zmd（k）=h1'*c1;

e1=c1-c0;e2=e1./c0;

e（:

k）=e2;

c0=c1;

c（:

k）=c1;

p1=p0-k1*k1'*[h1'*p0*h1+1];%findp（k）

p0=p1;

ife2<=Ebreak;

end

c,e,%显示被辨识参数及参数收敛情况

z,zs,zm%显示输出采样值、系统实际输出值、模型输出值

%分离变量

a1=c（1,:

）;a2=c（2,:

）;b1=c（3,:

）;b2=c（4,:

）;

d1=c（5,:

）;d2=c（6,:

）;d3=c（7,:

）;

ea1=e（1,:

）;ea2=e（2,:

）;eb1=e（3,:

）;eb2=e（4,:

）;

ed1=e（5,:

）;ed2=e（6,:

）;ed3=e（7,:

）;

figure

（2）;%画第二个图形

i=1:

60;plot（i,a1,'r',i,a2,'r:

',i,b1,'b',i,b2,'b:

',i,d1,'g',i,d2,'g:

',i,d3,'g+'）%画出各个被辨识参数

title（'ParameterIdentificationwithRecursiveLeastSquaresMethod'）

figure（3）;i=1:

60;%画出第三个图形

plot（i,ea1,'r',i,ea2,'r:

',i,eb1,'b',i,eb2,'b:

',i,ed1,'g',i,ed2,'g:

',i,ed2,'r+'）

title（'IdentificationPrecision'）

figure（4）;subplot（4,1,1）;%画出第四个图形，第一个子图

i=1:

60;plot（i,zs（i）,'r'）

subplot（4,1,2）;i=1:

60;plot（i,z（i）,'g'）%第二个子图，画出被辨识系统的采样输出响应

subplot（4,1,3）;i=1:

60;plot（i,zm（i）,'b'）%第三个子图，画出模型含有噪声的输出响应

subplot（4,1,4）;i=1:

60;plot（i,zs（i）,'b'）%第四个子图，画出模型去除噪声后的输出响应

（1）程序执行结果：

u=

Columns1through17

1-1-1-1-1111-111-1-11-11-1

Columns18through34

-1-1-1111-111-1-11-11-1-1-1

Columns35through51

-1111-111-1-11-11-1-1-1-11

Columns52through60

11-111-1-11-1

v=

Columns1through10

0.7254-0.06310.7147-0.2050-0.12411.48971.40901.41720.6715-1.2075

Columns11through20

0.71721.63020.48891.03470.7269-0.30340.2939-0.78730.8884-1.1471

Columns21through30

-1.0689-0.8095-2.94431.43840.3252-0.75491.3703-1.7115-0.1022-0.2414

Columns31through40

0.31920.3129-0.8649-0.0301-0.16490.62771.09331.1093-0.86370.0774

Columns41through50

-1.2141-1.1135-0.00681.5326-0.76970.3714-0.22561.1174-1.08910.0326

Columns51through60

0.55251.10061.54420.0859-1.4916-0.7423-1.06162.3505-0.61560.7481

c=

Columns1through10

0.100000.10000.0348-0.0983-0.6239-0.4695-1.6520-1.8000-1.8000

0.100000.10000.10000.53580.52920.70291.43730.90000.9000

0.10000-0.0000-0.1590-0.07390.00550.14510.58640.80000.8000

0.100000.20000.06400.54590.81880.74850.29020.30000.3000

0.100000.17150.14950.2697-0.2741-0.27220.75961.00001.0000

0.100000.09370.19840.89040.92641.14640.70381.00001.0000

0.100000.17250.1716-0.4338-0.16140.14530.33010.40000.4000

Columns11through20

-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000

0.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.9000

0.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.8000

0.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.3000

1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000

0.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.4000

Columns21through30

-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000

0.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.9000

0.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.8000

0.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.3000

1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000

0.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.4000

Columns31through40

-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000

0.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.9000

0.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.8000

0.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.3000

1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000

0.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.4000

Columns41through50

-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000

0.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.9000

0.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.80000.8000

0.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.30000.3000

1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000

0.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.4000

Columns51through60

-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000-1.8000

0.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.90000.9000

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1.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000

0.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.40000.4000

e=

1.0e+004*

Columns1through10

000-0.0001-0.00040.0005-0.00000.00030.00000.0000

00000.0004-0.00000.00000.0001-0.00000.0000

00-0.00011.3455-0.0001-0.00010.00250.00030.0000-0.0000

000.0001-0.00010.00080.0000-0.0000-0.00010.0000-0.0000

000.0001-0.00000.0001-0.0002-0.0000-0.00040.00000.0000

00-0.00000.00010.00030.00000.0000-0.00000.0000-0.0000

000.0001-0.0000-0.0004-0.0001-0.00020.00010.0000-0.0000

Columns11through20

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-0.00000.0000-0.0000-0.0000-0.0000-0.0000-0.00000.00000.00000.0000

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-0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000-0.00000.0000

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-0.00000.0000-0.0000-0.0000-0.0000-0.0000-0.00000.0000-0.00000.0000

Columns21through30

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-0.0000-0.0000-0.0000-0.00000.0000-0.00000.00000.00000.00000.0000

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Columns31through40

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Columns41through50

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Columns51through60

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z=

Columns1through10

07.446530.7858-28.7654-10.23399.9215-4.8162-6.266817.98170

016.669827.1989-38.6759-1.25716.4731-9.2722-6.014514.87590

0.441822.834822.0320-44.45736.48466.2759-11.0952-3.019910.80330

0.179926.378114.0638-45.129113.83927.2537-11.91153.94317.63030

-1.217129.89384.6047-40.575118.15016.5658-11.117212.985900

-2.169131.9745-6.0426-30.573618.34504.3079-8.750318.537800

0.540131.7254-17.9814-19.658115.04510.6483-6.906919.981300

Columns11through20

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关键词：: 增广最小辨识噪声有色区别是什么剖析

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本文标题：增广最小二乘辨识白噪声和有色噪声的区别是什么剖析.docx
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