MATLAB实现基于遗忘因子的自适应最小二乘系统参数辨识仿真

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现带遗忘因子的递推最小二乘算法（FF-RLS），构建时变系统仿真模型，在线辨识随时间变化的系统参数。通过对比有无遗忘因子的辨识效果，验证算法对时变系统的跟踪能力。

详 情 说 明

基于遗忘因子的自适应最小二乘系统参数辨识仿真案例

项目介绍

本项目实现了带遗忘因子的递推最小二乘算法（Forgetting Factor Recursive Least Squares, FF-RLS），用于时变系统的在线参数辨识。通过构建时变仿真系统模型，对比分析带遗忘因子与标准RLS算法的性能差异，直观展示FF-RLS算法对系统参数变化的跟踪能力。项目提供完整的MATLAB仿真代码和可视化分析工具，为自适应滤波和系统辨识研究提供实用案例。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现带遗忘因子的递推最小二乘算法（FF-RLS）
• 时变系统建模：支持多种参数变化模式（阶跃变化、线性变化等）
• 性能对比分析：并行运行标准RLS与FF-RLS算法，对比跟踪性能
• 全面可视化：提供参数估计轨迹、误差曲线、动态收敛过程等图形输出
• 灵活参数配置：可调节遗忘因子、仿真时长、输入信号类型等关键参数

使用方法

1. 参数配置：在脚本开头设置仿真参数（遗忘因子、系统阶次、仿真时长等）
2. 系统定义：指定时变系统的参数变化规律和输入激励信号
3. 算法执行：运行主程序同时执行标准RLS和FF-RLS两种算法
4. 结果分析：查看生成的对比图表，分析算法性能指标
5. 参数调优：调整遗忘因子大小，观察不同设置下的跟踪效果

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 硬件要求：普通PC即可满足计算需求

文件说明

主程序文件集成了完整的仿真流程，主要包括以下核心功能：时变系统模型的构建，其中系统参数可按照预设模式动态变化；生成用于激励系统的输入信号序列；并行实现标准递推最小二乘算法和带遗忘因子的改进算法；实时计算参数估计误差和性能指标；生成多维度的对比分析图表，包括参数收敛轨迹、误差演变曲线和动态辨识过程动画。