MATLAB系统辨识工具箱发布：高效信号生成与处理方案

资 源 简 介

本项目开发了MATLAB系统辨识工具箱，集成M序列与逆M序列生成功能，提供便捷的输入激励信号设计与处理工具，适用于各类动态系统建模与参数估计场景。

详 情 说 明

MATLAB 系统辨识工具箱开发项目

项目介绍

本项目旨在开发一个功能全面的MATLAB系统辨识工具箱，专门用于动态系统的建模与分析。工具箱核心集成了多种系统辨识所需的激励信号生成与数据处理功能，通过提供标准化的算法流程，帮助用户高效完成从实验设计、数据采集到模型辨识与验证的全过程。

功能特性

• 激励信号生成：提供伪随机二进制序列（M序列）及其逆序列的生成算法，作为理想的系统输入激励。
• 噪声模拟：能够生成指定参数的高斯白噪声，用于模拟真实系统的测量噪声或扰动。
• 完整辨识流程：支持数据预处理、多种模型辨识方法以及模型验证，输出传递函数或状态空间模型。
• 性能评估：提供拟合度、残差分析等指标，定量评估所辨识模型的精度与可靠性。

使用方法

1. 配置参数：在主脚本或函数调用中设置序列参数（如长度、时钟周期）、噪声参数（如信噪比）和系统辨识参数（如采样频率）。
2. 生成信号：运行工具箱以生成所需的M序列、逆M序列或噪声信号。
3. 执行辨识：利用生成的信号进行系统激励，采集输出数据后，调用辨识模块进行模型估计。
4. 验证模型：使用验证模块分析模型性能，并查看输出的模型参数与评估指标。

系统要求

• MATLAB版本：推荐使用 MATLAB R2018b 或更高版本。
• 必要工具箱：需要 Signal Processing Toolbox 和 System Identification Toolbox 支持。

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括根据用户设定的参数生成M序列与逆M序列、产生符合特定统计特性的高斯白噪声信号、执行系统辨识流程以获取动态系统模型，并对最终辨识出的模型进行精度验证与性能评估。