数字信号处理系统辨识LMS和RLS方法MATLAB代码

基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e 与误差信号e 之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验

阶跃响应法SI 当在被识对象上施加一个阶跃扰动信号，然后测得 对象的响应随时间变化的曲线，根据此，通过图解法 （并非寻求解析公式的方法）来求出被辨识对象的传递 函数（数学模型），称之为阶跃响应法SI。 ① 步：实验测取系统阶跃响应（Step Response） 测取系统阶跃响应的实验示意图

闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估

MATLAB的辨识工具箱提供了进行系统模型辨识的有力工具，其主要功能包括： （1） 各种模型类的建立和转换函数 （2） 非参数模型的辨识 （3） 参数模型的辨识 （4） 递推参数估计 （5） 模型验证工具 （6） 集成多种功能的图形用户界面

基于Matlab系统辨识工具箱的系统建模

利用单尺度小波框架理论建立初始小波网络。 首先, 提出基于ROLS 思想的小波网络正交化算
法,实现参数的在线辨识。其次, 提出一种基于 OLS 思想的小波网络结构辨识算法, 删除那些对网络影
响小的小波基,来解决高维辨识问题。最后, 列举事例证明了所述方法的有效性。

一种系统辨识方法，应用辅助模型进行辨识。最小二乘方法

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法。从实测的系统输入输出数据或其他数据，用数值的手段重构系统数学模型的办法称为系统辨识。在实际应用中，可以采用许多方法从给定的系统响应数据，如时域响应中的输入和输出数据或频域响应的频率、幅值与相位数据等拟合出系统的传递函数模型，但由于这样的拟合有时解不唯一或效果较差，故一般不对连续系统数学模型进行直接辨识，而更多地对离散系统模型进行辨识。MATLAB的系统辨识工具箱中提出了各种各样的系统辨识函数。在介绍了系统辨识的基本理论和方法的基础上，利用Matlab仿真工具箱对

系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（官网公开的）