rssi定位算法，极大似然估计法，最小二乘法，代码，极大似然估计法

基于MATLAB极大似然递推辩识算法的程序，辩识对象为二阶系统。%信号u(k)为M序列 clc L=1000 y1=1;y2=1;y3=1;y4=0; for k=1:L; x1=xor(y3,y4); %同为0或同为1，取0；否则取1 x2=y1 x3=y2 x4=y3 y(k)=y4 if y(k)>0.5,u(k)=-1; else u(k)=1; end y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4; %初始化下一个循环 end figure %输入信号画出M序列 stem(u),grid on title('输入信号M序列')

系统辨识课课后作业，极大似然法系统辨识，RML，代码以及运行结果。

极大似然法辨识，内容由浅入深，紧密结合实际，利用大量典型实例，详细讲解极大似然法辨识的用法，总结优化极大似然法辨识的原理

极大似然法matlab实现.

本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多

详细的matlab编程构建汽车行驶工况的程序，包括数据预处理，运动片段的提取，模型事件划分，转移概率评估，候选工况的构建等。

递推极大似然参数辨识法MATLAB程序 clear all%清理工作间变量 close all%关闭所有图形 clc%清屏 %%%% M序列、噪声信号产生%%%% L=1200;%四位移位积存器产生的M序列的周期 y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值 for i=1:L; x1=xor(y3,y4);%第一个移位积存器的输入信号 x2=y1;%第二个移位积存器的输入信号 x3=y2;%第三个移位积存器的输入信号 x4=y3;%第四个移位积存器的输入信号 y(i)=y4;%第四个移位积存器的输出信号，幅值"0"和"1" if y(i)>0.5,u(i)=-1;%M序列的值为"1"时,辨识的输入信号取“-1” else u(i)=1;%M序列的值为"0"时,辨识的输入信号取“1” end y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%为下一次的输入信号作准备 end ------

基于matlab的递推的极大似然法辨识程序 简例

本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多阶段最小二乘法 18 1.8 噪声特性分析 19 1.8.1 时域波 形 20 1.8.2 均值分析 20 1.8.3 方差分析 21 1.8.4 自相关函数分析 21 1.8.5 功率谱密度分析 22 1.8.6 总结 22 第二章 极大似然法 23 第三章 方法比较 25 3.1 问题重述 25 3.2 各方法精度对比 25 3.3 各方法计算量对比 25 3.4 噪声方差的影响 26 3.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27 第四章 系统模型阶次的辨识 28 4.1 问题重述 28 4.2 按残差方差定阶 28 4.2.1 按估计误差方差最小定阶 28 4.2.2 F检验法 29 4.3 按AKAIKE信息准则定阶 29 4.4 按残差白色定阶 30 4.5 噪声对定阶的影响 31 4.6 三种方法的优劣及有效性 31 附录 32