系统辨识部分算法Matlab程序
资源描述
本仓库提供了一系列用于系统辨识的Matlab程序，涵盖了多种经典的和改进的算法。这些算法广泛应用于系统建模、参数估计和模型阶次估计等领域。以下是各部分算法的详细描述：
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- 基本最小二乘法一次算法
- 基本最小二乘法递推算法
- 最小二乘遗忘因子一次完成算法
- 最小二乘遗忘因子递推算法
- 最小二乘限定记忆算法
- 最小二乘偏差补偿算法
- 增广最小二乘算法
- 广义最小二乘算法
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- 辅助变量自适应滤波算法
- 辅助变量纯滞后算法
- 辅助变量Tally原理算法
- 多级最小二乘算法
- 各类改进最小二乘算法的特点
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- 第二类随机性辨识问题的梯度校正
- 随机牛顿法
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- 递推的极大似然估计
- 预报误差参数辨识
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- 根据Hankel矩阵秩估计模型阶次（弱噪声）
- 根据Hankel矩阵秩估计模型阶次（强噪声）
- 利用行列式比估计模型阶次（白噪声）
- 利用行列式比估计模型阶次（有色噪声）
- 利用残差的方差估计模型阶次（白噪声）
- 利用残差的方差估计模型阶次（有色噪声）
- AIV定阶法（白噪声）
- AIV定阶法（有色噪声）
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- 一阶惯性+纯滞后环节—–两点法
- 面积法
- levy法
使用说明
- 环境要求：确保您的Matlab版本支持所提供的程序。
- 运行步骤：将对应的Matlab文件加载到Matlab环境中，按照程序注释或文档说明运行。
- 参数设置：根据您的具体需求，调整程序中的参数设置。
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于：
- 修复现有程序中的错误
- 添加新的系统辨识算法
- 优化现有算法的性能
请通过提交Pull Request的方式进行贡献。
许可证
本仓库中的所有代码和资源文件均遵循MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。
希望这些算法能够帮助您在系统辨识领域取得更好的研究成果！