MATLAB实现递推极大似然法的系统辨识与仿真分析工具

资 源 简 介

该项目提供了一个基于MATLAB的递推极大似然系统辨识解决方案。支持动态系统参数在线估计、实时更新和可视化分析，包含数据生成、参数初始化和递推计算模块，适用于控制系统的建模与仿真研究。

详 情 说 明

基于递推极大似然法的系统辨识与仿真分析

项目介绍

本项目实现了在系统辨识中应用递推极大似然法的完整解决方案。通过MATLAB环境，算法能够在线估计动态系统的参数，实时更新参数估计值，并提供了直观的结果可视化。项目包含了数据生成、参数初始化、递推计算、结果分析等完整流程，能够处理带有噪声的系统辨识问题。

功能特性

• 递推极大似然估计：采用递推极大似然估计算法进行参数估计
• 实时参数更新：支持在线参数估计，实时更新参数估计值
• 系统建模与仿真：完整的动态系统建模与仿真流程
• 结果可视化：提供参数收敛、模型拟合效果、残差分析等多种可视化图表
• 性能评估：包含均方误差、收敛速度等量化性能指标

使用方法

1. 准备输入数据：系统输入序列（激励信号）
2. 设置观测数据：系统输出序列（观测数据）
3. 配置算法参数：

- 初始参数估计值 - 协方差矩阵初值 - 遗忘因子参数 - 噪声方差参数 - 数据长度设置

1. 运行程序进行系统辨识
2. 查看输出结果：

- 参数估计结果表格 - 参数收敛曲线图 - 模型拟合效果图 - 残差分析图 - 性能指标数据

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 至少 4GB 内存（推荐 8GB 或以上）

文件说明

主程序文件整合了递推极大似然估计算法的完整实现流程，包含了系统模型构建、数据生成与处理、递推参数估计、结果可视化和性能分析等核心功能模块。程序通过初始化配置、参数更新计算和结果评估等步骤，完成动态系统辨识任务，并生成相应的分析图表和性能指标报告。