基于遗忘因子递推最小二乘法参数辨识matlab代码

基于遗忘因子递推最小二乘法参数辨识的MATLAB代码可以通过以下步骤实现：

1. 初始化参数：设定遗忘因子λ、初始参数估计值β0、初始协方差矩阵P0。
2. 对每个观测样本进行递推更新：
- 计算预测误差：e(k) = y(k) - x(k)'*β(k-1)，其中y(k)为观测输出，x(k)为观测输入，β(k-1)为上一时刻的参数估计值。
- 计算增益矩阵：G(k) = P(k-1)*x(k)/(λ + x(k)'*P(k-1)*x(k))，其中P(k-1)为上一时刻的协方差矩阵。
- 更新参数估计值：β(k) = β(k-1) + G(k)*e(k)。
- 更新协方差矩阵：P(k) = (P(k-1) - G(k)*x(k)'*P(k-1))/λ。
3. 重复步骤2，直到所有观测样本处理完毕。

以下是基于遗忘因子递推最小二乘法参数辨识的MATLAB代码的示例：

% 初始化参数
lambda = 0.95;  % 遗忘因子
beta0 = zeros(N,1);  % 初始参数估计值
P0 = eye(N);  % 初始协方差矩阵

% 递推更新
for k = 1:length(y)
    % 计算预测误差
    e = y(k) - x(k,:)'*beta0;
    
    % 计算增益矩阵
    G = P0*x(k,:)'/(lambda + x(k,:)*P0*x(k,:)');
    
    % 更新参数估计值
    beta = beta0 + G*e;
    
    % 更新协方差矩阵
    P = (P0 - G*x(k,:)*P0)/lambda;
    
    % 更新上一时刻的参数和协方差矩阵
    beta0 = beta;
    P0 = P;
end

% 参数估计结果
disp(beta)

请注意，上述代码中的`N`表示参数的数量，`x`是观测输入的矩阵，`y`是观测输出的向量。