系统辨识最小二乘参数估计matlabVIP专享

1 最小二乘参数估计摘要 ：最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。这种算法在使用时，占用内存大，离线辨识，观测被辨识对象获得的新数据往往是逐次补充到观测数据集合中去的。在应用一次完成算法时，如果要求在每次新增观测数据后，接着就估计出系统模型的参数，则需要每次新增数据后要重新求解矩阵方程Z lTllTl1。最小二乘辩识方法在系统辩识领域中先应用上已相当普及，方法上相当完善， 可以有效的用于系统的状态估计，参数估计以及自适应控制及其他方面。关键词 ：最小二乘（ Least-squares），系统辨识（ System Identification）目录：1.目的 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。2.设备 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。3 引言 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。3.1 课题背景 ........................................................................................ 错误！未定义书签。4 数学模型的结构辨识 ................................................................................. 错误！未定义书签。5 程序 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。5.1 M 序列子函数 ................................................................................. 错误！未定义书签。5.2 主程序 ............................................................................................... 错误！未定义书签。6 实验结果： ................................................................................................. 错误！未定义书签。7 参考文献： ................................................................................................. 错误！未定义书签。1.目的1.1 掌握系统辨识的理论、方法及应用1.2 熟练 Matlab 下最小二乘法编程1.3 掌握 M 序列产生方法2....