MATLAB实现的最小二乘法程序示例

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"该资源提供的是一个MATLAB程序,用于实现最小二乘法(Least Squares,LS),特别是在自回归移动平均模型(CAR)的背景下。程序设计精良,适用于不同的参数设定,鼓励用户下载使用。示例展示了如何处理特定的A(z)和B(z)函数,以及噪声方差的设定。" 在MATLAB编程环境中,最小二乘法是一种广泛应用的数据拟合技术,用于找到最佳的直线或曲线来近似数据点集。在这个程序LS_CAR.m中,它被用来处理自回归移动平均模型(CAR)的问题,这是一个在时间序列分析中常见的模型。该模型表示为A(z)y(t) = B(z)u(t) + v(t),其中A(z)和B(z)是Z变换的多项式,y(t)是输出序列,u(t)是输入序列,v(t)是零均值的随机噪声。 在代码中,变量`sigma`定义了噪声的方差,这里设置了两个值:0.1和1.0。`st`是状态设置,用于随机变量的初始化,而`FF`是遗忘因子,通常在递归最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)算法中使用,用来调整旧数据对当前估计的影响。在本例中,遗忘因子设为1,意味着所有过去的数据都会受到同等重视。 程序中的一些关键变量和函数包括: - `length1`:定义了数据序列的长度。 - `na`和`nb`:分别代表A(z)和B(z)多项式的阶数。 - `dd`:延迟项,设为1。 - `a`和`b`:分别代表A(z)和B(z)多项式的系数初始值。 - `par0`,`PP`,`RR`,`h`,`par1`:这些变量与RLS算法中的参数估计和更新有关,其中`par0`是初始参数向量,`PP`和`RR`用于计算协方差矩阵,`h`和`par1`则用于更新参数。 `f_integral`函数可能用于计算A(z)和B(z)的某些积分特性,以评估噪声对信号的比率(noise-to-signal ratio, NSR)。`delta_ns`计算了噪声相对于信号的百分比,这对评估模型的性能至关重要。 这个MATLAB程序提供了一个实用工具,能够灵活地应用最小二乘法解决自回归移动平均模型的问题,并允许用户根据不同的噪声水平和遗忘因子调整模型。通过这个程序,用户可以学习如何在实际问题中实施和优化最小二乘法及其变种,例如递归最小二乘法。