系统辨识各激励信号Matlab代码.ppt
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系统辨识各激励信号Matlab代码.ppt
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系统仿真系统仿真扰动信号仿真扰动信号仿真连续系统仿真连续系统仿真离散系统仿真离散系统仿真随机过程仿真随机过程仿真相关函数相关函数扰动信号仿真扰动信号仿真M序列序列逆重复逆重复M序列序列移位移位M序列序列正态分布白噪声序列正态分布白噪声序列M序列程序文件:
程序文件:
m_sel.m7级级M序列,幅值:
序列,幅值:
1仿真时间:
仿真时间:
0:
20s仿真步长:
仿真步长:
0.1s数据长度:
数据长度:
201组组输出文件:
输出文件:
u1.mat,变量名:
变量名:
uu,第一行为时间值,第二行为,第一行为时间值,第二行为扰动信号值。
扰动信号值。
m_sel.mclear;t=0:
0.1:
20;lenth=size(t,2);u(1:
7)=1;fori=8:
lenthu(i)=(mod(u(i-1)+u(i-7),2);endu=u*2-1;%幅值调整为调整为1uu(1,:
)=t;uu(2,:
)=u;saveu1uustairs(u(1:
60)%plot(u(1:
60)ylim(-22)0102030405060-2-1.5-1-0.500.511.52逆重复M序列程序文件:
程序文件:
m_sell.m7级逆重复级逆重复M序列,幅值:
序列,幅值:
1仿真时间:
仿真时间:
0:
300s仿真步长:
仿真步长:
0.1s数据长度:
数据长度:
3001组组输出文件:
输出文件:
u11.mat,变量名:
变量名:
uu,第一行为时间值,第二行,第一行为时间值,第二行为扰动信号值。
为扰动信号值。
M_sell.mclear;t=0:
0.1:
300;lenth=size(t,2);u(1:
7)=1;fori=8:
lenthu(i)=(mod(u(i-1)+u(i-7),2);endu=u*2-1;a=1;fori=1:
lenthu(i)=u(i)*a;a=-a;end%与方波相乘,得逆重复与方波相乘,得逆重复M序列序列uu(1,:
)=t;uu(2,:
)=u;saveu11uuplot(u(1:
127)移位M序列(M_selm.m)clear;t=0:
0.1:
30;lenth=size(t,2);u(1:
7)=1;fori=8:
lenth+63u(i)=(mod(u(i-1)+u(i-7),2);endu=u*2-1;%幅值调整为调整为1uu(1,:
)=t;uu(2,:
)=u(1:
lenth);uu(3,:
)=u(64:
lenth+63);%移位63步saveu1auuplot(uu(3,1:
80)正态分布白噪声序列程序文件:
程序文件:
noise1.m仿真时间:
仿真时间:
0:
20s仿真步长:
仿真步长:
0.1s数据长度:
数据长度:
201组组信号均值:
信号均值:
0信号方差:
信号方差:
0.5输出文件:
输出文件:
n1.mat,变量名:
变量名:
uy,第一行为时间值,第二行,第一行为时间值,第二行为扰动信号值。
为扰动信号值。
Noise1.mclearall;t=0:
0.1:
20;lenth=size(t,2);b1=0.5;%设定噪声方差设定噪声方差r=normrnd(0,b1,1,lenth);plot(r)uy(1,:
)=t;uy(2,:
)=r;saven1uy连续系统仿真连续系统仿真仿真流程:
仿真流程:
1构图构图2设模块参数设模块参数3设运行参数设运行参数(运行时间、仿真方法、运行时间、仿真方法、步长、输出格式等步长、输出格式等)4运行运行5查看结果查看结果示例1G(s)=G(s)=模型名:
模型名:
simu_c1.mdsimu_c1.mdllAA单位脉冲输入,输出单位脉冲输入,输出yy:
(:
(-2-2,44)仿真时间:
仿真时间:
00:
10s10s仿真步长:
仿真步长:
0.1s0.1sBB阶跃输入,输出阶跃输入,输出yy:
(:
(-0.1-0.1,44)仿真时间:
仿真时间:
00:
10s10s仿真步长:
仿真步长:
0.1s0.1sCC文件输入:
文件输入:
u1.matu1.mat,文件输出:
,文件输出:
y1.maty1.mat(变量名:
变量名:
y)y)格式同输入文件格式同输入文件(模型名:
模型名:
simsimu_c11.mdl)u_c11.mdl)4102sss示例2G(s)=(用串联方式搭建模型)阶跃输入,输出y:
(-0.1,1.2)仿真时间:
0:
1000s仿真步长:
1s(模型名:
simu_cc.mdl)5)180(1s离散系统仿真离散系统仿真simulink方法方法滤波器方法滤波器方法递推预报方法递推预报方法一simulink方法流程同连续系统仿真流程同连续系统仿真示例示例1:
G(z)=(本例由双线性(本例由双线性变换而来)变换而来)A模型名:
模型名:
simu_d1.mdl,阶跃输入,阶跃输入,输出输出y:
(:
(-0.1,4),),仿真时间:
仿真时间:
0:
20s,仿真步长:
,仿真步长:
0.1s84.392.724.41.02.03.022zzzz4102sss示例2G(z)=A阶跃输入,输出阶跃输入,输出y:
(:
(-2,4)仿)仿真时间:
真时间:
0:
10s仿真步长:
仿真步长:
0.1sB文件输入:
文件输入:
u1.mat,文件输出:
,文件输出:
y2.mat(变量名:
变量名:
yy)格式同输入文件格式同输入文件模型名:
模型名:
simu1.mdl,仿真时间:
,仿真时间:
0:
20s仿真步长:
仿真步长:
0.1s7.05.12.32zz二滤波器方法流程:
流程:
1模型改写为差分方程式:
模型改写为差分方程式:
(1+1.5q-1+0.7q-2)y(k)=q-23.2u(k)2编程编程3仿真运行仿真运行4与与simulink方法比较方法比较示例:
同示例:
同simulink方法中例方法中例2文件输入:
文件输入:
u1.mat,文件输出:
,文件输出:
y3.mat(变量变量名名:
uyr)第一行为输入序列,第二行为输出序第一行为输入序列,第二行为输出序列列程序文件:
程序文件:
d_y.md_y.mclearall;loadu1;u=uu(2,:
);a=11.50.7;b=003.2;y=filter(b,a,u);%plot(y)uyr(1,:
)=u;uyr(2,:
)=y;savey3uyrloady2;e=yy(2,1:
201)-y;plot(e)三递推预报方法流程、示例同滤波器方法流程、示例同滤波器方法文件输入:
文件输入:
u1.mat,文件输出:
,文件输出:
y4.mat(变变量名:
量名:
uy1)第一行为输入序列,第二行为输第一行为输入序列,第二行为输出序列出序列程序文件:
程序文件:
d_y1.md_y1.mclearall;loadu1;u=uu(2,:
);lenth=size(uu,2);y
(1)=0;y
(2)=0;fori=3:
lenthy(i)=-1.5*y(i-1)-0.7*y(i-2)+3.2*u(i-2);End%plot(y)uy1(1,:
)=u;uy1(2,:
)=y;savey4uy1loady2;e=yy(2,1:
201)-y;plot(e)随机过程仿真随机过程仿真基本上同离散系统的仿真。
基本上同离散系统的仿真。
1a白色随机噪声白色随机噪声(Ay=Bu+w)在程序中为系统输出叠加正态分布的白色随机在程序中为系统输出叠加正态分布的白色随机噪声,噪信比为噪声,噪信比为0.2程序文件:
程序文件:
rd_y.m输入文件:
输入文件:
u1.mat,仿真时间:
仿真时间:
0:
20s仿真步长:
仿真步长:
0.1s输出文件:
输出文件:
y5.mat(变量名:
变量名:
uyr)rd_y.mclearall;loadu1;u=uu(2,:
);a=11.50.7;b=003.2;y=filter(b,a,u);%x=B/Aulenth=size(uu,2);a1=sqrt(cov(y);%求信号方差求信号方差r=normrnd(0,1,1,lenth);x=filter(1,a,r);%噪声噪声模型上的模型上的A(z)b1=sqrt(cov(x);y1=y+x*0.2*a1/b1;%设定噪信比设定噪信比plot(y1)uyr(1,:
)=y1;uyr(2,:
)=u;savey5uyr1b白色随机噪声白色随机噪声(y=B/Au+w)在程序中为系统输出叠加正态分布的白色随机在程序中为系统输出叠加正态分布的白色随机噪声,噪信比为噪声,噪信比为0.2程序文件:
程序文件:
rd_yb.m输入文件:
输入文件:
u1.mat,仿真时间:
,仿真时间:
0:
20s仿真步长:
仿真步长:
0.1s输出文件:
输出文件:
y5b.mat(变量名:
变量名:
uyr)rd_yb.mclearall;loadu1;u=uu(2,:
);a=11.50.7;b=003.2;y=filter(b,a,u);%x=B/Aulenth=size(uu,2);a1=sqrt(cov(y);%求信号方差求信号方差b1=0.2*a1;%设定设定噪信比,计算噪声方差噪信比,计算噪声方差w=normrnd(0,b1,1,lenth);y1=y+w;%y=B/Au+wplot(y1)uyr(1,:
)=y1;uyr(2,:
)=u;savey5buyr2有色噪声仿真在程序中为系统输出叠加正态分布的有色随机在程序中为系统输出叠加正态分布的有色随机噪声,噪信比为噪声,噪信比为0.2;噪声模型为:
噪声模型为:
(Ay=Bu+w/C)AC(z)=程序文件:
程序文件:
rd_yn.m输入文件:
输入文件:
u11.mat,仿真时间:
,仿真时间:
0:
300s仿真步长:
仿真步长:
0.1s输出文件:
输出文件:
y6.mat(变量名:
变量名:
uyr)8.07.1)(7.05.1(32.056.001.005.12.032.02242344zzzzzzzzzzRd_yn.mclearall;loadu1;u=uu(2,:
);a=11.50.7;b=003.2;y=filter(b,a,u);lenth=size(uu,2);a1=sqrt(cov(y);%求求得信号的标准差得信号的标准差r=normrnd(0,1,1,lenth);%产生方差为产生方差为1的白的白噪声噪声a=1-0.2-1.050.010.56;b=0.32;x=filter(b,a,r);b1=sqrt(cov(x);y1=y+x*0.2*a1/b1;%噪信比设为噪信比设为0.2plot(y1)uyr(2,:
)=u;uyr(1,:
)=y1;savey6uyr输出比较程序文件:
程序文件:
c_noisec_noiseclearall;loady3x=uyr(1,1:
201);loady6e=uyr(1,1:
201)-x;loady5d=uyr(1,1:
201)-x;loady5bf=uyr(1,1:
201)-x;SUBPLOT(3,1,1),plot(d)holdtitle(Ay=Bu+w,n/s=0.2)SUBPLOT(3,1,2),plot(f)title(y=B/Au+w,n/s=0.2)SUBPLOT(3,1,3),plot(e)title(有色噪声,n/s=0.2)050100150200250-50050Ay=Bu+wn/s=0.2,050100150200250-505y=B/Au+wn/s=0.2,050100150200250-50050n/s=0.2有色噪声,有色噪声相关函数相关函数程序文件:
程序文件:
rele.m,输入文件:
,输入文件:
u1.mat模模型:
型:
G(z)=采样步长为采样步长为0.1s。
计算计算Ruu(k)和和Ruy(k),k=-1,0,1,4056.05.112zzrele.mclearallloadu1;uy(1,:
)=uu(2,:
);a=001;b=1-1.50.56;uy(2,:
)=filter(a,b,uy(1,:
);length=size(uy,2);t=-0.1:
0.1:
4;lt=size(t,2);fortao=1:
ltfori=1:
2mu(i,tao)=0;forj=1:
127%加加2是为是为了把脉冲画完整了把脉冲画完整mu(i,tao)=mu(i,tao)+uy(i,j+tao)*uy(1,j+2);end;mu(i,tao)=mu(i,tao)*10/(127);end;%乘乘10是为了化为单位是为了化为单位脉冲脉冲end;plot(t,mu(1,:
),r-,t,mu(2,:
),b-)程序文件:
程序文件:
rele1.m,输入文件:
,输入文件:
u1a.mat模型:
模型:
G1(z)=G2(z)=Y(z)=G1(z)u1+G2(z)+u2采样步长为采样步长为0.1s。
计算计算Ru1u1(k)、Ru1u2(k)和和Ru1y(k),k=-1,0,1,128相关函数相关函数(二输入一输出二输入一输出)8.07.14.02zz56.05.15.02zzrele1.mclearallloadu1a;uy(1,:
)=uu(2,:
);uy(3,:
)=uu(3,:
);a=000.5;b=1-1.50.56;a1=000.4;b1=1-1.70.8;uy(2,:
)=filter(a,b,uy(1,:
)+filter(a1,b1,uy(3,:
);length=size(uy,2);t=-0.1:
0.1:
12.8;lt=size(t,2);fortao=1:
ltfori=1:
3mu(i,tao)=0;forj=1:
127%加加2是是为了把脉冲画完整为了把脉冲画完整mu(i,tao)=mu(i,tao)+uy(i,j+tao)*uy(1,j+2);end;mu(i,tao)=mu(i,tao)*10/(127);end;%乘乘10是为了化为单位是为了化为单位脉冲脉冲end;plot(t,mu(1,:
),r-,t,mu(2,:
),b-)-202468101214-4-20246810
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