文件名称:MSLS
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所属分类:
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- 上传时间:2008-10-13
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文件大小:27.89kb
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(1)Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识,采用脉冲序列作为辅助系统模型,用 计算输出数据 ;用原输出数据 计算 ,用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。
(2)M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700,wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序,Msls8.c为N=800的程序。
(3)程序运行后,生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果,msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示:
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)由数据结果可以看出,采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1%以内。这是由于msls法计算上较为简便,计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较,可以看出当N增大时,误差有所减小。理论上当N趋于无穷时, 。
(2)M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700,wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序,Msls8.c为N=800的程序。
(3)程序运行后,生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果,msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示:
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)由数据结果可以看出,采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1%以内。这是由于msls法计算上较为简便,计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较,可以看出当N增大时,误差有所减小。理论上当N趋于无穷时, 。
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下载文件列表
13.多步最小二乘法/BRMUL.C
13.多步最小二乘法/Debug
13.多步最小二乘法/GAUSS.TXT
13.多步最小二乘法/H1.TXT
13.多步最小二乘法/h2.txt
13.多步最小二乘法/IV.C
13.多步最小二乘法/M.TXT
13.多步最小二乘法/MSLS6.C
13.多步最小二乘法/Msls6.dsp
13.多步最小二乘法/Msls6.dsw
13.多步最小二乘法/Msls6.ncb
13.多步最小二乘法/Msls6.opt
13.多步最小二乘法/Msls6.plg
13.多步最小二乘法/MSLS6.TXT
13.多步最小二乘法/MSLS8.C
13.多步最小二乘法/Msls8.dsp
13.多步最小二乘法/Msls8.dsw
13.多步最小二乘法/Msls8.ncb
13.多步最小二乘法/Msls8.opt
13.多步最小二乘法/Msls8.plg
13.多步最小二乘法/msls8.txt
13.多步最小二乘法/WNOISE1.TXT
13.多步最小二乘法/WNOISE2.TXT
13.多步最小二乘法/YRINV.C
13.多步最小二乘法
www.dssz.com.txt
13.多步最小二乘法/Debug
13.多步最小二乘法/GAUSS.TXT
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13.多步最小二乘法/h2.txt
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