clc
clear
%---------------------------相關(guān)法辨識(shí)脈沖函數(shù)---------------------------------
%獲得辨識(shí)所需數(shù)據(jù)
%1、白噪聲
N=1000;??????????		%設(shè)置實(shí)驗(yàn)長(zhǎng)度
A?=?[1??-1.5??0.7];	%建立系統(tǒng)模型
B=?[0?1?0.5];
Model=?idpoly（AB）;???????%理想系統(tǒng)模型
Model_white_error=?idpoly（AB1）;??????%模型中加入白噪聲
U=?iddata（[]idinput（N‘prbs‘））;	%設(shè)置輸入信號(hào)（采樣間隔為1s的1000個(gè)輸入）‘prbs‘為二值偽隨機(jī)信號(hào)M序列??格式為iddata（輸出?輸入?取樣頻率）
E=?iddata（[]idinput（N‘rgs‘））;		%設(shè)置噪聲信號(hào)為白噪聲????‘rgs’為高斯隨機(jī)信號(hào)
Y=?sim（Model_white_error[U?E]）;??	%獲得輸出數(shù)據(jù)


%辨識(shí)
%1、白噪聲
Z=[Y?U];		%得到輸入和輸出組
Z=dtrend（Z）;	%濾波處理?????????dtrend（）函數(shù)將原始數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)去趨勢(shì)處理，即零均值化、平穩(wěn)化處理；
%??第二幅圖像
figure?
[irrcl]?=?cra（Z10001）;?????%采用相關(guān)分析法估計(jì)對(duì)象的脈沖響應(yīng)

%其中ir為對(duì)象脈沖響應(yīng)的估計(jì)

plot（ir（2:50））;????%繪制辨識(shí)結(jié)果曲線
xlabel（‘t‘）ylabel（‘y‘）title（‘辨識(shí)結(jié)果曲線‘）?
grid