递推最小二乘估计及模型阶次辨识(共4页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上系统辨识基础第19讲要点实验二 递推最小二乘估计(RLS)及模型阶次辨识(F-Test）一、实验目的 通过实验，掌握递推最小二乘参数辨识方法 通过实验，掌握F-Test模型阶次辨识方法二、实验内容1、仿真模型实验所用的仿真模型如下：框图表示e(k) +v(k)u(k)z(k)y(k)模型表示其中u(k)和z(k)分别为模型的输入和输出变量；v(k)为零均值、方差为1、服从正态分布的白噪声；为噪声的标准差（实验时，可取0.0、0.1、0.5、1.0）；输入变量u(k)采用M序列，其特征多项式取,幅度取1.0。2、辨识模型辨识模型的形式取为方便起见，取，即根据仿真模型生成的数据和，辨识模型的参数；并确定模型阶次n ，同时估计出模型误差的方差（应近似等于模型噪声的方差，即为）和模型的静态增益K。3、辨识算法 采用递推遗忘因子法：其中，遗忘因子(具体值根据情况自已确定)；数据长度L可取100、300、