写一个多新息最小二乘辨识算法的matlab文件

下面是一个简单的MATLAB脚本，实现了多新息最小二乘辨识算法（MI-LS）：

clear; clf; format short g

% 设置参数
p = 1; % 创新长度 p=1,5，10
length1 = 1000; % 数据长度

% 多项式A(z)，B(z)，D(z)的阶数
na = 2;
nb = 2;
nc = 2;
nd = 2;
nl = na + nb;
n2 = nc + nd;
n = na + nb + nc + nd;

% A(z)，B(z)，D(z)的系数向量
a = [1, -0.56, 0.42];
b = [0, 0.9, 0.6];
c = [1, -0.3, 0.2];
d = [1, 0.3, 0, -0.20];

c1 = conv(a, c);
theta = [a(2:na+1); b(2:nb+1); c(2:nc+1); d(2:nd+1)]; % 参数向量 theta
n = length(theta);

fprintf('\nMI-LS算法\n');
fprintf('创新长度p=%d\n', p);

% 准备输入数据和噪声数据
rand('state', 15); % 设置随机变量的状态
u = (rand(length1, 1) - 0.5) * sqrt(12); % 输入随机序列
randn('state', 15);
v = randn(length1, 1); % 噪声随机序列

% 生成输出数据
y = zeros(length1, 1);
w = zeros(n, 1);

for t = n:length1
    w(t) = theta' * [-w(t-1:-1:t-nc); v(t-1:-1:t-nd)] + v(t);
    y(t) = theta(1:na)' * [-y(t-1:-1:t-na); u(t-1:-1:t-nb)] + w(t);
end

% MI-LS算法
Phi = zeros(length1-p+1, n*p);
Y = zeros(length1-p+1, 1);

for t = p:length1
    for k = t:-1:t-p+1
        Phi(k, :) = [-y(k-1:-1:k-na); u(k-1:-1:k-nb); -w(k-1:-1:k-nc); v(k-1:-1:k-nd)];
    end
    
    Y(t) = y(t);
end

theta_hat = Phi \ Y; % 参数估计

% 输出结果
fprintf('真实参数向量:\n');
disp(theta);

fprintf('估计参数向量:\n');
disp(theta_hat);

请注意，这只是一个简单的示例，可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。希望对您有所帮助！