系统辨识部分算法matlab程序

test2: 一、 基本最小二乘法一次算法 二、 基本最小二乘法递推算法 三、 最小二乘遗忘因子一次完成算法 四、 最小二乘遗忘因子递推算法 五、 最小二乘限定记忆算法 六、 最小二乘偏差补偿算法 七、 增广最小二乘算法 八、 广义最小二乘算法 test3: 一、 辅助变量自适应滤波算法 二、 辅助变量纯滞后算法 三、 辅助变量Tally原理算法 四、 多级最小二乘算法 五、 各类改进最小二乘算法的特点 test4: 1、 第二类随机性辨识问题的梯度校正 2、 随机牛顿法 test5: 1、 递推的极大似然估计 2、 预报误差参数辨识 test6: 1、 根据Hankel矩阵秩估计模型阶次(弱噪声) 2、 根据Hankel矩阵秩估计模型阶次(强噪声) 3、 利用行列式比估计模型阶次（白噪声） 4、 利用行列式比估计模型阶次（有色噪声） 5、 利用残差的方差估计模型阶次（白噪声） 6、 利用残差的方差估计模型阶次（有色噪声） 7、 AIV定阶法（白噪声） 8、 AIV定阶法（有色噪声） test7: 1、 一阶惯性+纯滞后环节-----两点法 2、 面积法1 3、 levy法

clc;
n=7;
s（1）=1;
np=2^n-1;
u=[1010001];
for i=8:2*np
u（i）=xor（u（i-6）u（i-7））;
end
z=[0 0];
for k=3:2*np
  z（k）=1.5*z（k-1）-0.7*z（k-2）+u（k-1）+0.5*u（k-2）;
end
zl=zeros（1200）;
for i=1:200
zl（i）=z（i+2）;
end
z=z‘;
u=u‘;
Hl1=-z（2:201:）;
Hl2=-z（1:200:）;
Hl3=u（2:201:）;
Hl4=u（1:200:）;

Hl=[Hl1 Hl2 Hl3 Hl4];
c=inv（Hl‘*Hl）*Hl‘*zl‘;
a1=c（1）
a2=c（2）
b1=c（3）
b2=c（4）
subplot（211）;
plot（u）;
title（‘最小二乘法-一次完成算法‘）;
subplot（212）;
plot（z）;
figure
plot（u）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略11个文件信息