matlab双模型法解决系统辨识代码

双模型法是一种基于自适应滤波理论的系统辨识方法，可以在未知系统的情况下通过输入输出数据来估计系统的参数和状态。下面给出一个使用MATLAB实现双模型法的简单示例代码：

% 生成输入输出数据
N = 1000;
u = randn(N,1);
y = filter([1 -0.5 0.2],1,u) + 0.1*randn(N,1);

% 初始化参数
theta1 = [1;0;0];
theta2 = [1;0;0];
P1 = eye(3);
P2 = eye(3);
lambda = 0.99;

% 双模型法迭代
for k = 3:N
    % 模型1
    x1 = [-y(k-1);u(k-1);u(k-2)];
    e1 = y(k) - x1'*theta1;
    P1 = lambda*P1 + x1*x1';
    theta1 = theta1 + P1*x1*e1/(1+lambda*x1'*P1*x1);

    % 模型2
    x2 = [-y(k-2);-y(k-1);u(k-2)];
    e2 = y(k) - x2'*theta2;
    P2 = lambda*P2 + x2*x2';
    theta2 = theta2 + P2*x2*e2/(1+lambda*x2'*P2*x2);
end

% 打印输出结果
disp('模型1参数：');
disp(theta1');
disp('模型2参数：');
disp(theta2');

该代码中，我们首先生成了一个由ARMA(2,1)模型产生的输入输出数据，并初始化了两个模型的参数。在迭代过程中，分别使用两个模型对输入输出数据进行预测，并利用预测误差来更新模型参数和协方差矩阵。最后输出两个模型的参数估计结果。

需要注意的是，该代码中的参数初始化和迭代步长等均需要根据实际问题进行调整，以保证算法的收敛性和稳定性。