解释代码clc clear all %% 初始化 N = 3000;n = 3; z = zeros(1,N); theta1 = zeros(n, N); theta2 = zeros(n, N); fai = zeros(n, 1); P = zeros(1, N); Rk_1 = eye(n); for k = 4:N %% 迭代求解 theta0 = [-1.18 0.784 -0.456]'; fai = [-z(k-1) -z(k-2) -z(k-3)]'; z(k) = fai' * theta0 + 1.2*normrnd(0,1); %% 收敛因子 a1 = 15; b1 = 0.6; k1 = 60; k2 = 120; if k <= k1 rho = k/(a1*k1); elseif k > k2 rho = 1/(a1 + b1*(k - k2)); else rho = 1/a1; end %% 随机逼近法 P(:,k) = rho; theta1(:,k) = theta1(:,k-1) + rho * fai * (z(k) - fai'*theta1(:,k-1)); %% 随机牛顿法 Rk = Rk_1 + rho * (fai*fai' - Rk_1); theta2(:,k) = theta2(:,k-1) + rho * inv(Rk) * fai * (z(k) - fai'*theta2(:,k-1)); end disp("随机逼近法") disp(theta1(:,3000)) disp("随机牛顿法") disp(theta2(:,3000)) k = 1:N; figure plot(k,P);xlabel('k');ylabel('收敛因子'); figure subplot(3,1,1);plot(k,theta1(1,:),'-r');legend('a1');title('随机逼近辨识结果'); subplot(3,1,2);plot(k,theta1(2,:),'-b');legend('a2'); subplot(3,1,3);plot(k,theta1(3,:),'-g');legend('a3'); figure subplot(3,1,1);plot(k,theta2(1,:),'-r');legend('a1');title('随机牛顿辨识结果'); subplot(3,1,2);plot(k,theta2(2,:),'-b');legend('a2'); subplot(3,1,3);plot(k,theta2(3,:),'-g');legend('a3');

这代码实现了两种不同的参数辨识方法：随机逼近法和随机牛顿法。这两种方法的目标是从数据中估计出某个系统的参数。

具体来说，代码中的变量含义如下：

- N：数据点数目。
- n：要辨识的参数数目。
- z：测量得到的输出数据。
- theta1：使用随机逼近法得到的参数估计值。
- theta2：使用随机牛顿法得到的参数估计值。
- fai：输入数据。
- P：收敛因子。
- Rk_1：随机牛顿法中的一个矩阵，初始化为单位矩阵。

随机逼近法和随机牛顿法都是基于迭代的方法，每个迭代步骤都会更新参数的估计值。具体来说，算法流程为：

1. 初始化参数估计值。
2. 对于每个数据点：
1. 计算收敛因子 rho。
2. 使用当前参数估计值和输入数据计算输出数据的预测值。
3. 使用预测值和测量值之间的误差更新参数估计值。
4. 更新收敛因子和随机牛顿法中的矩阵。

最后，代码绘制了收敛因子和参数估计值随迭代次数的变化曲线，以及使用两种方法得到的参数值。通过比较两种方法得到的参数值，可以评估它们的准确性和收敛速度。