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    文件類型: .zip
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    發布日期: 2021-05-05
  • 語言: Matlab
  • 標簽:

資源簡介

系統辨識及神經網絡,simulink仿真模型,仿真代碼

資源截圖

代碼片段和文件信息

%?【10】Bayes辨識程序

%FLch6BAeg1
clear
L=60;%四位移位積存器產生的M序列的周期
y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四個移位積存器的輸出初始值
for?i=1:L;
x1=xor(y3y4);%第一個移位積存器的輸入信號
x2=y1;%第二個移位積存器的輸入信號
x3=y2;%第三個移位積存器的輸入信號
x4=y3;%第四個移位積存器的輸入信號
y(i)=y4;%第四個移位積存器的輸出信號,幅值“0“和“1“
if?y(i)>0.5u(i)=-1;%M序列的值為“1“時辨識的輸入信號取“-1”
else?u(i)=1;%M序列的值為“0“時辨識的輸入信號取“1”
end
y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4;%為下一次的輸入信號作準備
end
figure(1);%畫第一個圖形
subplot(211);?%畫第一個圖形的第一個子圖
stem(u)grid?on%畫出M序列輸入信號
v=randn(160);?%產生一組60個正態分布的隨機噪聲
subplot(212);?%畫第一個圖形的第二個子圖
plot(v)grid?on;%畫出隨機噪聲信號
R=corrcoef(uv);%計算輸入信號與隨機噪聲信號的相關系數
r=R(12)%取出互相關系數
rv=std(v)*std(v)%計算隨機噪聲的方差
u%顯示輸入型號
v%顯示噪聲型號
z=zeros(160);zmd=zeros(160);%定義輸出采樣矩陣與模型輸出矩陣的大小
z(2)=0;z(1)=0;zmd(2)=0;zmd(1)=0;%輸出采樣、系統實際輸出、模型輸出賦初值
%增廣遞推最小二乘辨識
c0=[0.001?0.001?0.001?0.001?0.001?0.001?0.001]‘;%直接給出被辨識參數的初始值即一個充分小的實向量
p0=10^6*eye(77);%直接給出初始狀態P0,即一個充分大的實數單位矩陣
E=5.e-9;%相對誤差E=0.000000005
c=[c0zeros(759)];%被辨識參數矩陣的初始值及大小
e=zeros(760);%相對誤差的初始值及大小
for?k=3:60;?%開始求K?
z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2)+v(k)-v(k-1)+0.2*v(k-2);%系統在M序列輸入下的輸出采樣信號?
h1=[-z(k-1)-z(k-2)u(k-1)u(k-2)v(k)v(k-1)v(k-2)]‘;%為求K(k)作準備
x=h1‘*p0*h1+rv;
x1=inv(x);
k1=p0*h1*x1;%K
d1=z(k)-h1‘*c0;%開始求被辨識參數c
c1=c0+k1*d1;%辨識參數c
zmd(k)=h1‘*c1%模型在M序列的輸入下的輸出響應
e1=c1-c0;?
e2=e1./c0;?%求參數的相對變化
e(:k)=e2;
c0=c1;%給下一次用
c(:k)=c1;%把辨識參數c?列向量加入辨識參數矩陣?
p1=p0-k1*k1‘*[h1‘*p0*h1+1];%find?p(k)
p0=p1;%給下次用
if?e2<=E?break;%若收斂情況滿足要求,終止計算
end%判斷結束
end%循環結束
ce?z?zmd?%顯示被辨識參數、誤差情況、輸出采樣值、模型輸出值
%分離賦值
a1=c(1;?a2=c(2;?b1=c(3;?b2=c(4;?%分離出a1、a2、b1、b2
d1=c(5;?d2=c(6;?d3=c(7;?%分離出d1、?d2、?d3
ea1=e(1;?ea2=e(2;?eb1=e(3;?eb2=e(4;?%分離出a1、?a2、b1、b2的收斂情況
ed1=e(5;?ed2=e(6;?ed3=e(7;?%分離出d1、?d2、?d3的收斂情況
figure(2);%畫第二個圖形
i=1:60;
plot(ia1‘r‘ia2‘r:‘ib1‘b‘ib2‘b:‘id1‘g‘id2‘g:‘id3‘g+‘)%畫出各個被辨識參數
title(‘Parameter?Identification?with?Recursive?Least?Squares?Method‘)%標題
figure(3);%畫出第三個圖形
i=1:60;
plot(iea1‘r‘iea2‘r:‘ieb1‘b‘ieb2‘b:‘ied1‘g‘ied2‘g:‘ied2‘r+‘)%畫出各個參數收斂情況
title(‘Identification?Precision‘)%標題
figure(4);
subplot(211);i=1:60;plot(iz(i)‘r‘)%畫出系統的采樣輸出
subplot(212);i=1:60;plot(izmd(i)‘b‘)%畫出模型的輸出?


?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2016-04-26?09:10??系統辨識及神經網絡\
?????文件????????2774??2008-12-12?21:54??系統辨識及神經網絡\Bayes辨識程序.m
?????文件????????1950??2008-12-12?21:57??系統辨識及神經網絡\F-檢驗法部分程序%ELS.m
?????文件?????????379??2008-12-12?21:49??系統辨識及神經網絡\M序列產生程序.m
?????文件????????1314??2008-12-12?21:50??系統辨識及神經網絡\二階系統一次性完成最小二乘辨識程序.m
?????文件????????3466??2008-12-12?21:52??系統辨識及神經網絡\增廣的最小二乘辨識程序.m
?????文件????????2463??2008-12-12?21:55??系統辨識及神經網絡\多維非線性函數辨識程序的Matlab程序.m
?????文件?????????666??2008-12-12?21:50??系統辨識及神經網絡\實際壓力系統的最小二乘辨識程序.m
?????文件????????3220??2008-12-12?21:56??系統辨識及神經網絡\改進的神經網絡MBP算法對噪聲系統辨識程序.m
?????文件????????1231??2008-12-12?21:53??系統辨識及神經網絡\梯度校正的最小二乘辨識程序.m
?????文件????????9938??2008-12-12?21:56??系統辨識及神經網絡\模糊神經網絡解耦Matlab程序.m
?????文件?????????262??2008-12-12?21:49??系統辨識及神經網絡\白噪聲產生程序.m
?????文件????????2277??2008-12-12?21:51??系統辨識及神經網絡\遞推的最小二乘辨識程序.m
?????文件????????1859??2008-12-12?21:53??系統辨識及神經網絡\遞推的極大似然辨識程序.m
?????文件?????????250??2008-12-12?21:57??系統辨識及神經網絡\隨機序列產生程序?.m

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