系统辨识-副本程序.doc

C++ 目录 LabWork1 LabWork2 LabWork3 实验心得与体会 附录一（数据部分） 附录二（代码部分） LabWork1 1. 请编出矩阵A与B相乘得到矩阵R的运算计算机程序。 要求：(1) A和B的维数及数值可通过键盘及数据文件输入。 (2)计算结果R可由屏幕及文件输出。 运行及结果显示部分 ---------------------------------------------------------------------- （程序见附录） 文件中矩阵的存储格式： 2 3 //（A矩阵维数2×3） 1 2 3 3 4 5 3 2 ////（B矩阵维数3×2） 1 2 1 3 2 3 ---------------------------------------------------------------------- 2. 矩阵求逆部分： 运行及结果显示部分 LabWork2 编写并调试动态模型仿真程序:模型： y(k)-1.5y(k-1)+0.7y(k-2)=u(k-1)+0.5u(k-2)+v(k) 已知白噪声{v(k)} 数据文件为DV, 数据长度L=500 要求：(1) 产生长度为L的M 序列数据文件DU (2) 产生长度为L的模型输出数据文件DY 运行及结果显示部分 ----------------------------------------------------------------------------------------- 至此DU、DY数据已存储于硬盘中，可任意调用、读取。 LabWork3 4 ? 编写并调试动态离散时间模型LS成批算法程序。 要求：(1)原始数据由DU和DY读出； (2)调用求逆及相乘子程序； (3)显示参数辨识结果。 --------------------------------------------------------------------------------- 程序运行界面： ------------------------------------------------------------------------------------------------ ? 编写并调试动态离散时间模型LS递推算法程序。 要求：(1)原始数据由DU和DY读出； (2)显示辨识结果； (3)设置选择变量决定是否输出中间结果。 ----------------------------------------------------------------------------------------------- 程序运行界面： 实验心得与体会 第一题矩阵乘法求解思路： 对于矩阵相乘，我们并不陌生，主要是矩阵A对应行的值依次乘以矩阵B对应列的值，在最后把前面相乘的结果依次相加，其余的位置值的计算以此类推。我们最后就可以获得矩阵C的结果。根据线性代数定义中所说：当矩阵A的列数与矩阵B的行数不等时，矩阵乘法没有意义。故，我们要在矩阵输入后，判断矩阵的维数是否符合条件。 矩阵结果从文件中读入和读出，我们主要用到C++的一个库函数：fstream 。这个函数比C语言中的FILE函数好用得多，它的文件的读写操作和iostream中的cout、cin操作极其相近。 第一题矩阵求逆求解思路： 有根据公式： 其中，|A|为行列式的值，为矩阵A的伴随矩阵。 一开始，这部分的求解方法先考虑到了用代数余子式的方式求解。计算矩阵的逆，我们首先要做的就是求出矩阵的行列式（假设矩阵的行列式值不为零），然后再求出其伴随矩阵，最后两者按照公式相除，就得到了矩阵的逆。 第二题求解思路： M序列是一种伪随机二进制序列。在实际中，我们需要产生周期足够长的序列，保证模拟现实干扰的情况。 其实这个部分“最难”做的也就是M序列的产生。一开始本着利用课件里丰富的资源，如，用FORTRAN语言写的M序列产生函数，以及M序列的理论部分。想根据以上信息自行设计并产生相应的M序列数据。最后找了一种M序列的产生方法：移位寄存器。这个方法很好的产生了一定周期的函数，而且也很好的符合了所需模拟的过程。 在DY数据获取的部分，将其设置了初始值，Y(1)=0，Y(2)=0，初值的设定不对以后的辨识结果有太大干扰。最小二乘的结果足够精确的前提是数据的量远远大于未知数，即需要辨识的数据的量，就可以很好的辨识出系统的参数。最后将其余部分代入模型就可以依次算出Y的各个数据。 第三题BLS、第四题RLS求解思路： 在第三题，我们已经得到了辨识所需的算法BLS，再根据之前所写的矩阵求逆和矩阵乘法程序，只要在X、Y矩阵的生成上不出现问题，可以很轻松的