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系统辨识实验报告实验一最小二乘法1最小二乘算法1.1基本原理系统模型最小二乘格式对于，构成线性方程组式中，参数估计值为1.2Matlab编程%基本最小二乘法LSclear;clcA=ones(5,1);B=ones(4,1);%A为首1多项式，B中体现时滞（d=1）na=length(A)-1;nb=length(B);loaddryer2z=y2-mean(y2);u=u2-mean(u2);L=length(z);fori=1:Lforj=1:naifi-j>0HL1(i,j)=-z(i-j);elseHL1(i,j)=0;endendforj=1:nbifi-j>0HL2(i,j)=u(i-j);elseHL2(i,j)=0;endendendHL=[HL1HL2];zL=z;theta=inv(HL'*HL)*HL'*zL;1.3实验结果结果-1.12440.08100.2364-0.06430.00010.00550.06290.0529即2递推最小二乘算法2.1基本原理系统模型最小二乘格式递推算法取初值2.2Matlab编程%递推最小二乘法clear;clcA=ones(5,1);B=ones(4,1);na=length(A)-1;nb=length(B);loaddryer2z1=y2-mean(y2);u1=u2-mean(u2);L=length(z1);L=(L-max(na,nb));z=zeros(na,1);u=zeros(nb,1);P=10^8*eye(na+nb);theta_1=zeros(na+nb,1);theta=zeros(na+nb,1);K=zeros(na+nb,1);fork=1:1:Lt(k)=k;h=[-z;u];K=P*h/(h'*P*h+1);theta(:,k)=theta_1+K*(z1(k)-h'*theta_1);P=(eye(na+nb)-K*h')*P;theta_1=theta(:,k);fori=nb:-1:2u(i)=u(i-1);endu(1)=u1(k);fori=na:-1:2z(i)=z(i-1);endz(1)=z1(k);endplot(t,theta);2.3实验结果辨识曲线如下图1辨识参数曲线由图1可以看出，在辨识起始阶段参数波动较大，基于一定数据后参数稳定在一定值附近，总体的辨识效果较好。由于初值取为定值，所以初始阶段辨识参数波动较大，若初值利用一定长度数据采取一次完成算法求得，则初始阶段参数波动会较小。

实验二MATLAB辨识工具箱学习1实验内容本部分实验旨在了解MATLAB辨识工具箱的功能及使用辨识工具箱的基本步骤。实验中参考实验一中基本最小二乘法中的例子进行辨识。2实验结果了解学习过程中，对原始输入输出数据进行预处理后得到如下结果。图2预处理后输入输出图形图2上图是原始输出信号图形，下图是经预处理后输入信号的图形，可看出经零均值化后输入信号变

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