Y=y(t:-1:t-p+1);) L2=P2*Phi2/(eye(p)+Phi2'*P2*Phi2); P2=P2-L2*(Phi2'*P2); pr2=pr2+L2*(Y-Phi2'*pr2); w2(t)=y(t)-Phi2(1:n1,1)'*pr2(1:n1); v2(t)=y(t)-Phi2(:,1)'*pr2;

时间: 2024-04-16 10:29:05 浏览: 15
这段代码是MI-RGELS算法的核心部分,用于更新参数估计值`pr2`、创新项`w2`和噪声项`v2`。 首先,根据创新长度`p`,提取输出数据`y`的历史数据构成向量`Y`。然后,根据公式进行参数估计的迭代更新: ```matlab Y = y(t:-1:t-p+1); % 提取输出数据的历史数据 L2 = P2 * Phi2 / (eye(p) + Phi2' * P2 * Phi2); % RLS增益 P2 = P2 - L2 * (Phi2' * P2); % 协方差更新 pr2 = pr2 + L2 * (Y - Phi2' * pr2); % 参数更新 ``` 接着,计算创新项`w2`和噪声项`v2`: ```matlab w2(t) = y(t) - Phi2(1:n1, 1)' * pr2(1:n1); % 创新项更新 v2(t) = y(t) - Phi2(:, 1)' * pr2; % 噪声项更新 ``` 请注意,这段代码是在循环中进行的,根据需求可能需要进行多次迭代。希望能够帮助到您!
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clear all;close all;clc format short g sigma = 0.2; p = 1; PlotLength =5000; length1=PlotLength+100+1000; a = [1,-0.56,0.42]; b = [0,0.9,0.6]; c = [1,-0.3,0.2]; d = [1,0.3,-0.2]; na=2;nb=2;nc=2;nd=2; n1=na+nb; n2=nc+nd; pr0=[a(2:na+1), b(2:nb+1), c(2:nc+1), d(2:nd+1)]'; n=length(pr0); p0=10^6; P2= eye(n)*p0; pr1=ones(n,1)/p0; pr2=pr1; rand('state',15); u=(rand(length1,1)-0.5)*sqrt(12); randn('state',15); v=randn(length1,1)*sigma; y=ones(10*n,1)/p0; w=zeros(n,1); for t=n:length1 w(t)=pr0(n1+1:n)'*[-w(t-1:-1:t-nc);v(t-1:-1:t-nd)]+v(t); y(t)=pr0(1:n1)'*[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb)]+w(t); end w1=ones(10*n,1)/p0; w2=w1; v1=ones(10*n,1)/p0; v2=v1; j1=0;jj=0; for t=24:length1 jj=jj+1; % MI-RGELS i=1; for k=t:-1:t-p+1 varphi2=[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb);-w2(t-1:-1:t-nc);v2(t-1:-1:t-nd)]; Phi2(:,i)=varphi2; i=i+1; end Y=y(t:-1:t-p+1); L2=P2*Phi2/(eye(p)+Phi2'*P2*Phi2); P2=P2-L2*(Phi2'*P2); pr2=pr2+L2*(Y-Phi2'*pr2); w2(t)=y(t)-Phi2(1:n1,1)'*pr2(1:n1); v2(t)=y(t)-Phi2(:,1)'*pr2; if jj==length1; break end end

这段代码实现了多新息递推最小二乘辨识算法(MI-RGELS)并进行了仿真实验。其中包括了参数初始化、随机序列生成、系统输出计算和MI-RGELS算法的迭代过程。 在这段代码中,首先对参数进行了初始化,然后生成随机序列`u`和噪声序列`v`。接着通过循环计算系统输出`y`和创新项`w`。 在MI-RGELS算法的迭代过程中,使用了矩阵形式的MI-RGELS算法来估计参数向量。通过迭代更新参数估计值`pr2`,同时更新创新项`w2`和噪声项`v2`。最后,通过循环进行多次迭代,直到达到指定的仿真长度。 请注意,这只是一个简单的示例,可能需要根据具体需求进行修改和优化。希望对您有所帮助!

2*d*p+e*phi*2022:

2*d*p+e*phi*2022是一个数学表达式,其中d、p、e和phi是变量,2022是常数。根据表达式的形式,我们可以推断这是一个代数表达式,涉及到乘法和加法运算。 具体来说,2*d*p表示d和p的乘积的两倍,e*phi表示e和phi的乘积,再乘以2022。根据运算规则,我们可以按照以下步骤计算该表达式的值: 1. 计算d和p的乘积:d * p 2. 将乘积结果乘以2:2 * (d * p) 3. 计算e和phi的乘积:e * phi 4. 将乘积结果乘以2022:(e * phi) * 2022 5. 将步骤2和步骤4的结果相加:2 * (d * p) + (e * phi) * 2022 请注意,由于缺少具体的数值或变量定义,无法得出最终的计算结果。如果您提供了具体的数值或变量定义,我可以帮助您计算出表达式的值。

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clc clear all; close all; %%6-9 T=0.2; Q=0.9; sigma=sqrt(Q); R=0.6; I=eye(3);%返回3*3单位矩阵 N=200; a=0.11; w=sigma*randn(N,1); pusi=sqrt(R)*sqrt(1-exp(-2*a*T))*randn(N,1); Ps=exp(-a*T); v=zeros(N,1); v(1,1)=pusi(1,1); for i=2:N v(i,1)=Ps*v(i-1,1)+pusi(i,1); end Phi=[1 T 0.5*T^2;0 1 T;0 0 1]; G=[0 0 T]'; H=[1 0 0]; xr(: ,1)=zeros(3,1); xr(3,1)=w(1,1); for i=2:N xr(:, i)=Phi*xr(: ,i-1)+G*w(i,1); z(:,i)=H*xr(:,i)+v(i,1); end Qtemp=G*Q*G'; R_star=H*Qtemp*H'+R; J=Qtemp*H'*inv(R_star); H_star=H*Phi-Ps*H; Phi_star=Phi-J*H_star; Q_star=Qtemp-Qtemp*H'*inv(R_star)*H*Qtemp; for i=1:N-1 z_star(:, i)=z(:,i+1)-Ps*z(:,i) ; end xe(:, 1)=zeros(3,1); Ppos=eye(3); Ppre(:, 1)=diag(Ppos); Pest(:, 1)=diag(Ppos); xe(:,1)=xe(:,1)+Ppos*H'*inv(H*Ppos*H'+R)*(z(:,1)-H*xe(:,1)); Ppos=inv(inv(Ppos)+H'*inv(R)*H); for i=2:N-1 x(:,i)=Phi_star*xe(: ,i-1)+J*z_star(:, i-1); Pneg=Phi_star*Ppos*Phi_star'+Q_star; Ppre(:,i)=diag(Pneg); K(:,i)=Pneg*H_star'*inv(H_star*Pneg*H_star'+R_star); Ppos=(I-K(:,i)*H_star)*Pneg; Pest(:,i)=diag(Ppos);%提取对角元素 xe(:,i)=x(:,i)+K(:,i)*(z_star(:, i)-H_star*x(:,i))%状态估计 end xe1(:,1)=zeros(3,1); Ppos1=eye(3) ; Ppre1(:,1)=diag(Ppos1); Pest1(:,1)=diag(Ppos1); R1=R*(1-exp(-2*a*T)); for i=2:N-1 x1(:,i)=Phi_star*xe1(:,i-1); Pneg1=Phi*Ppos1*Phi'+G*Q*G'; Ppre1(:,i)=diag (Pneg1); K1(:,i)=Pneg1*H'*inv(H*Pneg1*H'+R1); Ppos1=(I-K1(:,i)*H)*Pneg1; Pest1(: , i)=diag(Ppos1);%提取对角元素 xe1(:,i)=x1(:, i)+K1(:,i)*(z(:,i)-H*x1(:,i))%状态估计 end pos_diff=xe(1,: )-xr(1,1:N-1); pos_diff1=xe1(1,:)-xr(1,1:N-1); pos_diff_m=mean(pos_diff); pos_diff_s=std(pos_diff); pos_diff_m1=mean(pos_diff1); pos_diff_s1=std(pos_diff1); t=(1:N-1)*T; plot(t, pos_diff,'b-', t, pos_diff1, 'ro--') ; legend('状态扩展','近似为白噪声'); xlabel('时间(s)'); xlabel('位置误差(m)')代码解析

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