一行行解释这段代码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');
时间: 2024-04-26 17:24:03 浏览: 36
第一行代码 `clc clear all` 清除命令行窗口中的内容,并且清除 MATLAB 工作区中的所有变量。
接下来进行变量的初始化,其中 `N` 表示数据点的数目,`n` 表示要辨识的参数的数目。`z` 是存储测量得到的输出数据的数组,`theta1` 和 `theta2` 分别是使用随机逼近法和随机牛顿法得到的参数估计值,`fai` 是输入数据,`P` 是收敛因子,`Rk_1` 是随机牛顿法中的一个矩阵,初始化为单位矩阵。
接下来进入循环,每次循环都是一个迭代步骤。循环变量 `k` 从 4 开始,因为在前 3 个点处无法进行迭代。在每个迭代步骤中,首先使用当前参数估计值和输入数据计算输出数据的预测值,然后使用预测值和测量值之间的误差更新参数估计值,并更新收敛因子和随机牛顿法中的矩阵。
在循环结束后,使用 `disp` 函数输出使用随机逼近法和随机牛顿法得到的参数估计值。然后绘制收敛因子和参数估计值随迭代次数的变化曲线,其中 `subplot` 函数用于绘制多张子图。最后,代码结束。
相关问题
%一阶声波方程模拟 clear;clc; %雷克子波 % figure(1); dt=1e-3; tmax=501; t=0:d
tmax=dt:(tmax-1)*dt; %时间范围
f1=10; %第一个子波的频率
f2=20; %第二个子波的频率
t1=1/f1; %第一个子波的周期
t2=1/f2; %第二个子波的周期
a1=2; %第一个子波的振幅
a2=1; %第二个子波的振幅
w=pi/(sqrt(t1^2+t2^2)); %角频率
delta=t1*t2/(t1+t2); %相位差
t=t-tmax/2*dt; %时间向左平移
q=a1*sin(w*t).*exp(-((t-tmax/(2*dt))/t1).^2)+a2*sin(w*t+delta).*exp(-((t-tmax/(2*dt))/t2).^2); %构造雷克子波
figure; %绘制雷克子波图像
plot(t,q);
xlabel('时间(s)');
ylabel('振幅');
title('雷克子波');
figure; %绘制频谱图
N=length(q); %信号长度
df=1/(N*dt); %频率分辨率
f=linspace(0,1/(2*dt),N/2+1); %频率范围
Q=fft(q,N)/N; %信号的傅里叶变换
Q=2*abs(Q(1:N/2+1)); %归一化并取幅值
plot(f,Q);
xlabel('频率(Hz)');
ylabel('幅值');
title('雷克子波频谱');
figure; %使用一阶声波方程模拟
c=1500; %声速
dx=0.01; %网格间距
dt2=0.5*dx/c; %计算时间间隔
tmax2=max(t)+100*dt; %计算模拟时间
nx=round(max(tmax2*c/dx,2/tmax2/dt2)); %计算网格数
x=0:dx:(nx-1)*dx; %空间范围
P=zeros(nx,1); %初始化压力场
P(2:nx-1)=q(1:nx-2)/2*q(2:nx-1)/2; %初始脉冲赋值
for t2=0:dt2:tmax2 %迭代计算
P(2:nx-1)=P(2:nx-1)+(c*dt2/dx*(P(3:nx)-P(2:nx-1))); %更新压力场
P(1)=0; P(nx)=0; %边界条件
if mod(t2,dt)==0 %每个时间步长绘制结果
figure;
plot(x,P);
xlabel('距离(m)');
ylabel('幅值');
title(['声波传播 t=',num2str(t2)]);
end
end
解释下这段代码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');
这段代码是针对一个线性递归模型进行参数辨识的算法,具体实现过程如下:
首先,使用clc和clear all命令进行清屏和清空工作区的操作;
接着,定义了一些变量,其中N=3000表示迭代次数,n=3表示模型中的参数个数,z、theta1、theta2、fai和P分别表示当前时刻的观测值、随机逼近法的参数估计值、随机牛顿法的参数估计值、模型中的参数向量和收敛因子向量;
然后,对于每个时刻k,进行如下操作:
- 初始化theta0和fai,其中theta0是模型中的初始参数向量,fai是当前时刻的观测值的历史值向量;
- 根据模型公式计算当前时刻的观测值z(k);
- 根据收敛因子rho的定义式,计算当前时刻的收敛因子rho;
- 使用随机逼近法和随机牛顿法分别进行参数估计;其中,随机逼近法使用当前时刻的观测值和历史观测值向量进行参数估计,随机牛顿法使用当前时刻的观测值和历史观测值向量以及参数协方差矩阵进行参数估计;
- 更新收敛因子向量P。
最后,输出随机逼近法和随机牛顿法的参数估计结果,并绘制收敛因子随迭代次数变化的曲线,同时绘制随机逼近法和随机牛顿法的参数估计结果随迭代次数变化的曲线。
需要注意的是,这段代码没有给出具体的线性递归模型公式,因此无法对模型的具体含义进行解释。
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