系统辨识与白噪声序列产生

"白噪声序列产生方法-哈工大系统辨识总结" 系统辨识是控制理论中的一个重要领域，旨在通过输入和输出数据来确定一个数学模型，该模型能够描述实际系统的动态行为。L.A.Zadeh、P.Eykhoff和L.Ljung三位专家分别从不同角度给出了系统辨识的定义，强调了模型选择、数据匹配和辨识准则的重要性。系统辨识通常包括参数辨识和结构辨识，前者假设系统结构已知但参数未知，后者则涉及系统结构的确定。 在进行系统辨识时，我们需要经过一系列步骤，如明确辨识目的、掌握先验知识、选择模型种类、设计试验、数据处理、模型结构和参数辨识以及模型验证。试验设计中，输入信号的选择至关重要，它应该能激发系统的所有模态，并确保辨识模型的精度。同时，输入信号的功率要适中，避免系统进入非线性区域，而且应尽量减少对系统的净扰动，便于实际操作和降低成本。 白噪声序列在系统辨识中常被用作输入信号，因为它具有零均值和单位方差的特性，且自相关函数仅在时间间隔为零时为非零值。正态分布的白噪声，也被称为高斯白噪声，是应用最广泛的类型。白噪声序列的产生方法主要包括两种： 1) (0,1)均匀分布随机数的产生： - 乘同余法：这是一种基础的随机数生成方法，通过乘法运算和取模操作，将一个较大的数值转化为[0,1)区间内的均匀分布随机数。 - 混合同余法：这种方法结合了多个乘同余法，通过多个随机数生成器的组合，提高随机数的伪随机性质，降低序列的周期性和可预测性。 这两种方法都是在数字信号处理和模拟真实随机过程时常用的白噪声序列生成技术，它们产生的随机数序列可以用于仿真和测试控制系统，帮助我们理解和分析系统的动态特性。在实际应用中，还需要根据具体需求调整和优化这些方法，以获得满足特定要求的白噪声序列。