sim('work4_26'); %% 载入数据 a=[1.5 0.7 1 0.5 -1 0.2]'; u=u_k; v=v_k; Z=z_k; n=size(Z); %% 函数 n=size(Z,1); %初始化 P0=zeros(6, 6, 2); % 待估计参数的维度为6，创建一个大小为 6x6x2 的三维数组，并用零填充 P0(:,:,2) = 10 * eye(6); % 将一个大小为 6x6 的单位矩阵乘以 10，并存储在 P 的第二个维度中 e0=0.01; theta0(:,:)=ones(6,n); w0=1; for k=3:n H(k,:)=[-Z(k-1) -Z(k-2) u(k-1) u(k-2) v(k-1) v(k-2)]; P0(:,:,k)=P0(:,:,k-1)-P0(:,:,k-1)*H(k,:)'*inv(inv(w0)+H(k,:)*P0(:,:,k-1)*H(k,:)')*H(k,:)*P0(:,:,k-1); K(:,k)=P0(:,:,k-1)*H(k,:)'*inv(inv(w0)+ H(k,:)*P0(:,:,k-1)H(k,:)'); theta0(:,k)=theta0(:,k-1)+K(:,k)(Z(k)-H(k,:)theta0(:,k-1)); e=max(abs((theta0(:,k)-theta0(:,k-1))\theta0(:,k-1))); if k<n if e<e0 j=k; break end else j=n; end end Zp=Htheta0(:,j);%估计的输出序列 Zm=Z(:,:);%真实输出序列 m=size(theta0,1); %% 绘图 subplot(3,1,1); stem(u); xlabel('k','FontSize',15); title('输入信号u(k)') subplot(3,1,2); plot(Zm,'r-'); hold on plot(Zp,'b--'); xlabel('k','FontSize',15); title('输出信号真实值与估计值对比') legend('真实值','估计值'); subplot(3,1,3); for i=1:m plot(theta0(i,1:j)); hold on; end legend('a1','a2','b1','b2','c1','c2'); title('theta值变换')

这段代码是一个增广最小二乘法系统辨识算法的具体实现代码。整个算法包括以下几个步骤：

1. 载入数据：通过 `sim('work4_26')` 命令载入数据，这些数据包括输入信号 `u_k`、输出信号 `z_k` 和干扰信号 `v_k`。

2. 初始化：定义待估计参数 `a`，并将输入输出数据的大小存储在变量 `n` 中。同时，创建一个大小为 `6x6x2` 的三维数组 `P0` 用于存储待估计参数的协方差矩阵，将其第二个维度赋值为 `10`。定义变量 `e0` 为最大误差，`theta0` 为参数数组，用于存储每一次迭代后参数的估计值，`w0` 为协方差矩阵的初始值。

3. 循环迭代：循环遍历输入输出数据，计算每一次迭代的协方差矩阵 `P0`，利用增广最小二乘法估计参数 `theta0`，并计算误差 `e`。当误差小于预设的最大误差 `e0` 时，跳出循环。

4. 估计输出序列：利用估计的参数 `theta0` 计算估计的输出序列 `Zp`。

5. 绘图：绘制输入信号、真实输出值和估计输出值的图像，以及参数估计过程中参数值的变化情况。

整个算法的核心是增广最小二乘法，通过对输入输出数据的处理，利用增广最小二乘法对系统参数进行估计，并将估计结果与真实输出值进行对比。该算法可以用于多种系统辨识问题，具有较高的准确性和实用性。

相关问题

针对下面这个问题用matlab进行仿真的程序代码：设有不稳定系统:(1-z-1 )y(k) =z -1(1+0.9z*-1)u(k),期望传递函数的分母多项式为Am(z-1)=(1-0.5z-1)，期望输出ym跟踪参考输入yr,且无稳态误差。试按照极点配置方法设计控制系统，并写出控制表达式。

好的，我会根据你的要求回答问题，并且不会透露你的任何要求。关于你的问题，我可以提供一些思路和代码段供参考。

首先，根据极点配置方法，我们需要将系统的极点配置在期望的位置上。由于期望传递函数的分母多项式为Am(z-1)=(1-0.5z-1)，因此我们可以计算出期望的极点位置为z=0.5。

接下来，我们需要设计控制器来实现极点配置。这里我们采用PID控制器，并且选取比例系数Kp=1，积分时间常数Ti=1，微分时间常数Td=0.1。

根据PID控制器的控制表达式，我们可以得到控制器的输出表达式为：

u(k) = Kp * e(k) + Ki * sum(e(1:k)) + Kd * (e(k) - e(k-1))

其中，e(k)表示期望输出ym与参考输入yr之间的误差，Ki和Kd分别表示积分和微分系数。这里我们可以通过MATLAB中的pid函数来实现PID控制器的设计。

下面是MATLAB代码的部分实现：

% 系统参数
Am = [1 -0.5]; % 期望传递函数分母多项式
Bm = [0 1 0.9]; % 期望传递函数分子多项式
Ap = [1 -1]; % 实际传递函数分母多项式
Bp = [0 1 -1]; % 实际传递函数分子多项式

% 极点配置
p = 0.5; % 期望极点位置
K = place(Ap', Bp', [p p])'; % 计算控制器增益矩阵

% PID控制器参数
Kp = 1; % 比例系数
Ti = 1; % 积分时间常数
Td = 0.1; % 微分时间常数

% 设计PID控制器
C = pid(Kp, Ti, Td);

% 仿真系统响应
sim('unstable_system');

在上述代码中，我们通过place函数计算出了控制器的增益矩阵K，并且通过pid函数设计了PID控制器C。最后，我们通过sim函数进行系统的仿真，得到系统的响应结果。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

解读一下 %% 网络训练 [net,per]=train(net,p_train,t_train); figure plotperform(per) t_sim1=sim(net,p_train); %训练集 t_sim2=sim(net,p_test); %测试集 %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); %% 绝对误差 err1=T_sim1-T_train; err2=T_sim2-T_test;

这段代码主要是进行神经网络的训练，并对训练结果进行评估和误差分析。具体解释如下：

- `train(net, p_train, t_train)`：使用训练数据 `p_train` 和目标数据 `t_train` 对神经网络 `net` 进行训练，并返回训练后的网络和性能指标。
- `plotperform(per)`：将训练过程中的性能指标（如误差）可视化，以便于分析网络的收敛情况。
- `sim(net, p_train)` 和 `sim(net, p_test)`：分别使用训练集和测试集对训练后的网络进行模拟，得到预测结果 `t_sim1` 和 `t_sim2`。
- `mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output)` 和 `mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output)`：对预测结果进行反归一化，使其恢复到原始数据的范围。
- `err1 = T_sim1 - T_train` 和 `err2 = T_sim2 - T_test`：计算预测结果与真实值之间的绝对误差，以评估模型的预测能力。

需要注意的是，这段代码中涉及到的具体函数和变量名称可能与上下文有关，需要根据具体情况进行理解和解释。