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基于在线最小二乘递推算法的系统辨识MATLAB实现
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资 源 简 介
这个MATLAB项目实现了在线最小二乘递推算法，用于动态系统的实时参数辨识。程序能够根据持续输入的新数据动态更新模型参数，支持用户在算法运行过程中进行系统辨识。
详 情 说 明
基于在线最小二乘递推算法的系统辨识MATLAB实现
项目介绍
本项目是一个MATLAB程序，专注于实现动态系统的在线参数辨识。程序采用最小二乘递推算法，能够根据实时输入的数据流动态更新系统模型参数，适用于需要实时建模和监控的应用场景。通过在线递推计算，程序可以在系统运行过程中持续调整参数估计，为用户提供动态变化的系统模型。功能特性
- 在线递推计算：算法能够在获得新数据后立即更新参数估计，无需重新处理全部历史数据，适合实时应用
- 支持可配置参数：用户可以设定遗忘因子、窗口大小和初始参数估计，灵活适应不同动态特性和收敛要求
- 丰富的输出展示：程序生成实时的参数估计值曲线、残差分析图及收敛性报告，便于用户跟踪算法性能和模型质量
- 处理多种数据输入：支持时间序列格式的批量数据或实时数据流输入，方便不同使用场景下的系统集成
使用方法
- 将MATLAB工作目录设置为项目根目录
- 准备输入数据，应包含输入变量向量和系统响应数据，格式为数值矩阵
- 根据实际需要选择合适的可选输入参数，如遗忘因子、窗口大小或初始参数估计
- 运行主程序文件，开始系统辨识过程
- 在程序运行中，可以通过持续输入新数据点来更新模型参数
- 查看输出的参数估计值及相应的图形化结果，监控系统的收敛情况
系统要求
- 运行平台：需要MATLAB R2018a或更高版本
- 必需工具包：MATLAB基础环境，推荐使用控制系统工具箱以获得更丰富的分析功能
