【正文】 不帶噪聲時的模型輸出39。)figure(4) %第四個圖形，繪制輸出矩陣（系統(tǒng)輸出和模型輸出）subplot(411)i=1:30。)gtext(39。)gtext(39。) %點擊鼠標，標注ea1曲線gtext(39。,i,ed2,39。,i,eb1,39。\leftarrow39。\leftarrow39。\leftarrow39。\leftarrow39。,i,d1,39。,i,a2,39。eb2=e(4,1:k)。b1=c(3,1:k)。 %每次循環(huán)都使待估計參數(shù)矩陣增加一列，記錄每一次的估計值 p1=p0h1*x139。c1(4)]。(N+1)*P(N)*x(N+1)] h1=k1*p0*x1。 %p0為遞推公式中的變量，設(shè)置其初始值為單位陣E=。 %ym為模型輸出矩陣(不考慮擇噪聲)ymd=zeros(1,30)。\leftarrow39。\leftarrow39。y39。i=1:k。\leftarrow39。\leftarrow39。r39。b2=c(4,1:k)。 %每次循環(huán)都使待估計參數(shù)矩陣增加一列，記錄每一次的估計值 p1=p0h1*x139。*c0。 %待估矩陣（經(jīng)過多次估計后全部值）e=zeros(4,30)。endfor k=3:30 y(k)=*y(k1)*y(k2)+*u(k1)+*u(k2)。 %利用最小二乘法公式對參數(shù)進行辨識c2=inv(c1)。 %產(chǎn)生輸出序列初值e=randn(1,30)。三、 實驗設(shè)備Matlab軟件，PC機一臺。系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制實驗報告一、 實驗?zāi)康?. 了解最小二乘算法的實現(xiàn)；2. 使用最小二乘法一次完成算法、遞推最小二乘法以及廣義最小二乘法對系統(tǒng)進行辨識。四、實驗原理 最小二乘一次完成算法 公式辨識參數(shù)上式中 程序流程圖圖 1最小二乘一次完成程序流程圖 遞推最小二乘算法 遞推公式公式為其中， 算法流程圖圖 2 遞推最小二乘法實現(xiàn)程序框圖 增廣最小二乘遞推算法 遞推公式公式為：其中， 算法流程圖圖 3 增廣最小二乘法算法流程圖五、實驗結(jié)果 最小二乘法一次完成實驗結(jié)果XL = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 yL = 0 0 辨識參數(shù)矩陣c = a1 =；a2 =；b1 =；b2 =下圖為輸入、輸出矩陣的根徑圖圖 4最小二乘法一次實現(xiàn)輸入輸出根徑圖 遞推最小二乘法算法辨識結(jié)果系統(tǒng)輸出矩陣：y = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 辨識參數(shù)矩陣（辨識過程執(zhí)行26次即滿足了誤差要求）：c = Columns 1 through 13 0 0 0 0 Columns 14 through 26 辨識誤差矩陣：e = Columns 1 through 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Columns 14 through 26 輸入輸出根徑圖圖 5 遞推最小二乘法輸入輸出根徑圖辨識參數(shù)過程圖 6 遞推最小二乘法辨識參數(shù)（辨識過程）辨識誤差：圖 7 遞推最小二乘法辨識過程中的誤差曲線 增光最小二乘法實驗結(jié)果隨機噪聲e0 = Columns 1 through 13 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 考慮噪聲的系統(tǒng)輸出矩陣y = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 不考慮噪聲的系統(tǒng)輸出矩陣ys = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 不考慮噪聲時的模型輸出ym = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 考慮噪聲時的模型輸出ymd = Columns 1 through 13 0 0