hammerstein模型matlab实现

下面是一个简单的Hammerstein模型的Matlab实现例子：

% 生成Hammerstein模型数据
n = 1000;
x = rand(n,1);
y = sin(2*pi*x) + rand(n,1);   % x作为输入，y作为输出

% 定义模型并进行拟合
hk = @(p,x) polyval(p,x);      % 定义输入非线性部分，这里是一次多项式
gk = @(q,y) q(1)*y + q(2);     % 定义输出线性部分，这里是一个一次函数
model = @(p,q,x) gk(q,hk(p,x)); % 定义整个模型

% 进行拟合
p0 = [1, 0.5];  % 初始参数猜测
q0 = [1, 1];  
[p,q] = lsqcurvefit(model,[p0,q0],x,y);

% 显示结果
figure;
plot(x,y,'.');
hold on;
xx = linspace(0,1,100)';
yy = sin(2*pi*xx);
plot(xx,yy,'r-','LineWidth',2);
yy = model(p,q,xx);
plot(xx,yy,'b-','LineWidth',2);
legend('Raw Data','Original','Fitted');

代码的主要流程如下：

1. 首先生成输入$x$和输出$y$的随机数据；
2. 定义输入非线性部分$h_k$和输出线性部分$g_k$，以及整个模型；
3. 利用`lsqcurvefit`函数，拟合模型的参数$p$和$q$；
4. 绘制原始数据、原始函数和拟合函数的图像。

以上代码仅是一个简单的例子，Hammerstein模型的实际应用可能会更加复杂，需要根据具体的问题进行修改和适应。