文件名称:MSLS
- 所属分类：
- 其它资源
- 资源属性：
- [Windows] [Visual C] [源码]
- 上传时间：
- 2008-10-13
- 文件大小：
- 27.89kb
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- 0次
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- 陈*
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（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。
（2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。
（3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示：
a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890
a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714
（4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。
（2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。
（3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示：
a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890
a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714
（4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。
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下载文件列表
压缩包 : 59564331msls.rar 列表 13.多步最小二乘法\BRMUL.C 13.多步最小二乘法\Debug 13.多步最小二乘法\GAUSS.TXT 13.多步最小二乘法\H1.TXT 13.多步最小二乘法\h2.txt 13.多步最小二乘法\IV.C 13.多步最小二乘法\M.TXT 13.多步最小二乘法\MSLS6.C 13.多步最小二乘法\Msls6.dsp 13.多步最小二乘法\Msls6.dsw 13.多步最小二乘法\Msls6.ncb 13.多步最小二乘法\Msls6.opt 13.多步最小二乘法\Msls6.plg 13.多步最小二乘法\MSLS6.TXT 13.多步最小二乘法\MSLS8.C 13.多步最小二乘法\Msls8.dsp 13.多步最小二乘法\Msls8.dsw 13.多步最小二乘法\Msls8.ncb 13.多步最小二乘法\Msls8.opt 13.多步最小二乘法\Msls8.plg 13.多步最小二乘法\msls8.txt 13.多步最小二乘法\WNOISE1.TXT 13.多步最小二乘法\WNOISE2.TXT 13.多步最小二乘法\YRINV.C 13.多步最小二乘法