利用协方差驱动的稳定图绘制教程
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更新于2024-09-03
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在本篇文档中,主要介绍了如何使用MATLAB进行协方差驱动的稳定图绘制,针对的是信号处理或系统分析中的一个特定技术,即随机子空间识别(Random Subspace Identification, RSI)。这部分内容适合初学者学习,因为它将理论与实践相结合,通过逐步解释代码来帮助理解。
首先,代码开始部分导入所需数据文件,使用`uigetfile`函数让用户选择一个.txt文件,并读取其中的数据。`TimeVy`变量存储了时间序列数据,随后对数据进行预处理,只选取前5000个样本点和前5列。
接下来,计算时间点数量和测量节点总数,同时减去1(因为通常时间序列的第一个元素是时间信息,不参与后续计算)。定义了用户输入的参数对话框,提示用户输入用于计算的Toeplitz矩阵的大小(`M`),以及实数向量`n`的值。这里使用`inputdlg`函数获取用户输入,`str2num`函数将字符串转换为数值。
然后,利用Hankel矩阵构建过程,通过`for`循环,计算出一个称为Hankel矩阵的结构,这个矩阵对于RSI算法至关重要。Hankel矩阵由时间序列数据的某些子集按照特定模式填充,形成一个关于时间延迟和测量节点的矩阵。
矩阵`Hankel`被分为三部分:`endYp`、`Yf`和`Yf2`,分别对应不同阶段的计算结果。`endYp`包含前半部分的Hankel矩阵,`Yf`是中间部分,而`Yf2`是最后一部分。这些矩阵的生成体现了协方差在稳定图中的作用,它们将时间序列数据的统计特性组织起来,以便后续进行特征提取和模型分析。
这段代码的核心在于构建Hankel矩阵并将其分割,这是在随机子空间识别方法中计算系统动态响应的重要步骤。通过理解这一过程,初学者可以更好地掌握如何使用MATLAB进行系统辨识,尤其是协方差驱动的稳定图分析。同时,这段代码展示了如何将理论知识与实际编程结合起来,为实际工程问题提供了解决方案。
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2023-03-13 上传
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Libertywx
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