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1、一、 概念混合同余法：用一常数与已产生的伪随机数之积的同余式做递推公式，产生均匀伪随机数的方法。即：第一步：递推式 X； = 4_兀二丄 + v C=L0V1 7VZ ，/ = 丄 其中：M=2Ak,k2 整数：A=l(mod4),艮卩 A = 2 + 丄,2 7 7 0. 5,u(i)=-0. 03;%如果M序列的值为1时,辨识的输入信号取“-003”else u(i)=003;%当M序列的值为0时，辨识的输入信号取0. 03end%小循环结束yl=xl; y2=x2: y3=x3; y4=x4; $为下一次的输入信号做准冬end%大循环结束，产生输入信号ufigure(l) ；%第1个图形
2、stem(u), grid on%以径的形式显示出输入信号并给图形加上网格z=0;z(l)=0;%収z的前两个初始值为零for k=3:15;%循环变;it从3到 15z(k)=2. l*z(k-l)-l. 2*z(k-2)+u(k-l)+0.4*u(k-2);鮎给出理想的辨识输出采样信号end弘RLS递推最小二乘辨识c0=0. 001 0. 001 0. 001 0.001比讥接给出被辨识参数的初始值，即一个充分小的实向虽p0=10*6*eye(4, 4)區直接给出初始状态P0，即一个充分大的实数单位矩阵E=0. 000000005;%411 对谋垫E=0 000000005c=c0, ze
3、ros(4,14);%彼辨识参数矩阵的初始值及大小e=zeros(4,15)柑对俣垒的初始值及大小for k=3:15; %开始求Khl=-z(k-1)t -z(k-2)tu(k-1)t u(k-2)1 ; x=hl* *pO*hl+l; xl=inv(x); %开始求K(k) kl=p0*hl*xl;% 求出K 的值 dl=z(k)-hr *c0; cl=c0+kl*dl;%求被辨识参数cel=cl-c0;%求参数当前值打上一次的值的產值e2=el. /cO求参数的相对变化e(:tk)=e2; %把十前柑对变化的列向戢加入误產矩阵的最后一列c0=cl;%新获得的参数作为下一次递推的旧参数c(
4、:,k)=cl;%把辨识参数c列向呈加入辨识阵的最后一列pl=pO-kl*kr *hr *pO*hl+l ;%求出 p(k)的值pO=pl;%给下次用if e2=E break;%若参数收敛满足要求，终止计算end%小循环结束end%大循环结束C沐显示被辨识参数肌显示辨识结果的收敛情况%分离参数al=c(l, :); a2=c(2, :); bl=c(3, :); b2=c(4, :); eal=e(l, :); ea2=e(2, :) ; ebl=e(3, :); eb2=e(4,:); figure (2); %第2个图形i=l:15;%坐标从1到15plot (i, al,1 , i,
5、a2/ : i, bl, * , i, b2/ ：9) $画出al, a2, bb b2的各次辨识结果title(f Parameter Identification with Recursive Least Squares Method)%图形标题figure(3);弘第3个图形i=l:15; %横坐标从1到15plot (i, eal,?, i, ea2, * g*, i, ebl,? b i, eb2,1 r / ) %画出al, a2, bl, b2的各次辨识结果的收敛情况title(f Identification Precision*) %图形标题结果：表一:表二Parameter
6、 Identification with Recursive Least Squares Method表三:Columns 1 thiougli 100.001000.0010-0.6746-1.6527-2.0886-2.0927-2.0987-2.0997-2.09980.001000.00100.0010-0.33511.17631.18651.19801.19971.19980.001000.30081.42681.13391.00491.00451.00040.99980.99970.00100-0.29880.82720.53420.40520.40370.40150.40040.
7、4003Columns 11 tliiough 15-2.0999-2.1000-2.1000-2.1000-2.10001.19991.20001.20001.20001.20000.99990.99990.99990.99990.99990.40000.40000.40000.40000.4000Columns 1 tluougli 10000-675.59721.45000.26370.00200.00290.00050.00000000-336.0913-4.51040.00870.00970.00140.000100299.83343.7429-0.2053-0.1137-0.0004-0.0041-0.0005-0.000100-299.8334-3.7680-0.3542-0.2414-0.0039-0.0053-0.0028-0.0003Columns 11 tluougli 150.00000.00000.00000.00000.00000.00010.00000.00000.00000.00000.00010.0000-0.0000-0.00000.0000-0.00070.00000.0000-0.0000-0.0001
利用混合乘同余法产生均匀分布随机数
