ffrls参数辨识matlab
时间: 2023-11-17 18:08:06 浏览: 72
根据提供的引用内容,可以得知ffrls是递推最小二乘法的一种改进算法,用于参数辨识。以下是使用MATLAB实现ffrls参数辨识的示例代码:
```matlab
% 生成测试数据
N = 1000;
u = randn(N, 1);
d = filter([1, 0.5, 0.2], 1, u) + 0.1 * randn(N, 1);
% 初始化参数
M = 3; % 模型阶数
lambda = 0.99; % 遗忘因子
w = zeros(M, 1); % 参数估计值
P = eye(M) / lambda; % 参数协方差矩阵的逆
% 递推计算参数
for n = 1:N
x = u(n:-1:n-M+1); % 构造输入向量
y = x' * w; % 计算输出
e = d(n) - y; % 计算误差
k = P * x / (1 + x' * P * x); % 计算增益
w = w + k * e; % 更新参数
P = (P - k * x' * P) / lambda; % 更新参数协方差矩阵的逆
end
% 绘制结果
subplot(2, 1, 1);
plot(d);
hold on;
plot(u);
plot(filter(w, 1, u));
legend('Desired', 'Input', 'Output');
title('FFRLS Parameter Identification');
subplot(2, 1, 2);
plot(w);
title('Parameter Estimates');
```
该代码实现了一个3阶模型的ffrls参数辨识,并绘制了输入、期望输出和实际输出的图像,以及参数估计值的变化。你可以根据自己的需求修改模型阶数和遗忘因子等参数。