理解下列程序%多级最小二乘 %Z(k+3)=-0.9*Z(k+2)-1.5*Z(k+1)-0.7*Z(k)+u(k+1)+0.5*u(k)+e(k),e(k)为零均值的不相关随机噪声 %e(k+2)+1.0*e(k+1)+0.41*e(k)=r*v(k+2) clear clc x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; n=405; M=[]; for i=1:n temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end v=randn(1,405); e=[]; e(1)=0.3; e(2)=0.7; r=0.9; for i=3:405 e(i)=-1.0*e(i-1)-0.41*e(i-2)+r*v(i); end %figure;t=3:407;plot(t,e); z=[]; z(1)=-1; z(2)=0; z(3)=1.5; for i=4:405 z(i)=-0.9*z(i-1)-0.15*z(i-2)-0.02*z(i-3)+0.7*M(i-1)-1.5*M(i-2)+e(i); end %----------第一级辨识 辅助模型参数辨识———————————————— H=zeros(400,9); for i=1:400 H(i,1)=-z(i+4); H(i,2)=-z(i+3); H(i,3)=-z(i+2); H(i,4)=-z(i+1); H(i,5)=-z(i); H(i,6)=M(i+4); H(i,7)=M(i+3); H(i,8)=M(i+2); H(i,9)=M(i+1); end disp('第1级辨识 '); E=inv(H'*H)*H'*(z(6:405))'; e1=E(1); e2=E(2); e3=E(3); e4=E(4); e5=E(5); f1=E(6); f2=E(7); f3=E(8); f4=E(9); disp(E); %第二级辨识，过程模型参数辨识 z2=[f1;f2;f3;f4;0;0;0]; H2=[0 0 0 1 0; -f1 0 0 e1 1; -f2 -f1 0 e2 e1; -f3 -f2 -f1 e3 e2; -f4 -f3 -f2 e4 e3; 0 -f4 -f3 e5 e4; 0 0 -f4 0 e5;]; disp('第2级辨识'); E2=inv(H2'*H2)*H2'*z2; a1=E2(1); a2=E2(2); a3=E2(3); b1=E2(4); b2=E2(5); disp(E2); %第三级辨识 噪声模型参数辨识 z3=[e1-a1;e2-a2;e3-a3;e4;e5;f2-b2;f3;f4]; H3=[1 0; a1 1; a2 a1; a3 a2; 0 a3; b1 0; b2 b1; 0 b2;]; disp('第3级辨识'); E3=inv(H3'*H3)*H3'*z3; disp(E3);

这段程序是一个多级最小二乘辨识问题的实现。程序中首先给出了一个递推公式 Z(k+3)=-0.9*Z(k+2)-1.5*Z(k+1)-0.7*Z(k)+u(k+1)+0.5*u(k)+e(k)，其中 e(k) 表示一个零均值的不相关随机噪声，e(k+2)+1.0*e(k+1)+0.41*e(k)=r*v(k+2)，并给出了输入数据序列 x 和观测数据序列 M。

程序的目标是通过观测数据序列 M 和噪声序列 e，以及已知的输入数据序列 x，来逐级辨识模型的参数，包括辅助模型参数和过程模型参数。

具体的步骤如下：
1. 根据输入数据序列 x 和递推公式计算得到观测数据序列 M。
2. 生成噪声序列 v，并根据递推公式计算得到噪声序列 e。
3. 初始化辅助模型的参数估计值 E 和过程模型的参数估计值 E2。
4. 第一级辨识：构建辅助模型 H 和观测数据序列 z，通过最小二乘方法计算得到辅助模型参数的估计值 E。
5. 第二级辨识：构建过程模型 H2 和过程数据序列 z2，通过最小二乘方法计算得到过程模型参数的估计值 E2。
6. 第三级辨识：构建噪声模型 H3 和噪声数据序列 z3，通过最小二乘方法计算得到噪声模型参数的估计值 E3。
7. 输出各级辨识得到的参数估计值 E、E2 和 E3，分别表示辅助模型参数、过程模型参数和噪声模型参数的估计结果。

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相关问题

Java实现多级菜单（基于Springboot+Mybatis-plus）

实现多级菜单可以使用树形结构，可以通过递归实现。以下是一个简单的Java实现多级菜单的示例：

首先定义一个菜单实体类，包含菜单id、父级菜单id、菜单名称、菜单url等属性。

public class Menu {
    private Long id;
    private Long parentId;
    private String name;
    private String url;
    // 省略getter和setter方法
}

接着，在菜单服务类中定义一个方法，用于获取所有菜单项，然后递归构建树形结构。

@Service
public class MenuService {
    @Autowired
    private MenuMapper menuMapper;

    public List<Menu> getMenuList() {
        List<Menu> menuList = menuMapper.selectList(null);
        List<Menu> result = new ArrayList<>();
        // 找出所有的根菜单
        for (Menu menu : menuList) {
            if (menu.getParentId() == null) {
                result.add(menu);
            }
        }
        // 构建树形结构
        for (Menu menu : result) {
            menu.setChildren(getChildren(menu, menuList));
        }
        return result;
    }

    private List<Menu> getChildren(Menu parent, List<Menu> menuList) {
        List<Menu> children = new ArrayList<>();
        for (Menu menu : menuList) {
            if (parent.getId().equals(menu.getParentId())) {
                children.add(menu);
                menu.setChildren(getChildren(menu, menuList));
            }
        }
        return children;
    }
}

在Controller中调用菜单服务类的getMenuList方法，然后将结果返回给前端即可。

@RestController
@RequestMapping("/menu")
public class MenuController {
    @Autowired
    private MenuService menuService;

    @GetMapping("/list")
    public List<Menu> getMenuList() {
        return menuService.getMenuList();
    }
}

以上代码实现了基于Springboot+Mybatis-plus的多级菜单，前端可以通过递归遍历树形结构来构建菜单。

如何理解这行代码int a = 10;int *p1 = &a;int **p = &p1;

这行代码定义了一个整型变量a，其值为10。接着定义了一个指向a的指针变量p1，它的值为a的地址。最后，定义了一个指向指针变量p1的指针变量p，它的值为p1的地址。

我们可以通过p1来访问a的值，例如*p1就表示a的值。而通过p，我们可以访问p1的值，例如*p就表示p1的值，即a的地址。同时，通过**p，我们也可以访问a的值，例如**p就表示a的值。

这样的多级指针在动态内存分配和二维数组等场景下非常有用。例如，我们可以使用双重指针来动态分配一个二维数组，如下所示：

int **p;
int n = 3, m = 4;
p = (int **)malloc(sizeof(int*) * n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
    p[i] = (int *)malloc(sizeof(int) * m);
}

这里，我们先分配一个指向指针变量的指针p。然后，我们通过循环分别为每个指针变量分配一个整型数组，从而动态分配了一个n行m列的二维数组。