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Msls

  • (1)Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識

    (1)Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識,采用脈沖序列作為輔助系統模型,用 計算輸出數據 ;用原輸出數據 計算 ,用遞推最小二乘方法分別對系統參數和模型參數進行估計。 (2)M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長度為700,wnoise2.dat的長度為1000。Msls6.c為N=600的程序,Msls8.c為N=800的程序。 (3)程序運行后,生成的兩個h文件為產生的脈沖響應函數。Msls6.dat為Msls6.c的參數估計結果,Msls8.dat為Msls8.c的參數辨識結果。分別如下所示: a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 (4)由數據結果可以看出,采用Msls辨識方法估計精度要比els法的估計精度差一些。尤其是噪聲參數c2的估計誤差不在1%以內。這是由于Msls法計算上較為簡便,計算上的簡化就帶來了估計精度上的誤差。由N=600和N=800相比較,可以看出當N增大時,誤差有所減小。理論上當N趨于無窮時, 。

    標簽: Msls 噪聲模型

    上傳時間: 2016-10-19

    上傳用戶:戀天使569

  • MslsⅠ多步遞推最小二乘法 Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識

    MslsⅠ多步遞推最小二乘法 Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識,采用脈沖序列作為輔助系統模型,用計算輸出數據;用原輸出數據計算,用遞推最小二乘方法分別對系統參數和模型參數進行估計。

    標簽: Msls Msls 最小二乘法

    上傳時間: 2017-06-16

    上傳用戶:exxxds

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