MATLAB系统辨识工具箱：最小二乘递推算法与偏差修正实现

资 源 简 介

该项目提供基于MATLAB的系统辨识工具箱，集成最小二乘递推、偏差补偿等四种算法，支持在线实时参数估计，适用于动态系统建模与仿真分析。

详 情 说 明

基于最小二乘递推算法与偏差修正的系统辨识工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的系统辨识工具箱，基于MATLAB平台开发，集成了四种经典递推辨识算法。系统能够根据给定的输入输出数据，在线递推辨识系统模型参数，适用于具有噪声干扰的动态系统建模。通过递推计算方式，工具支持实时参数更新与收敛性分析，为系统辨识研究与实践提供便捷的算法验证平台。

功能特性

• 多算法集成：包含最小二乘递推（RLS）、辅助变量法（IV）、增广最小二乘法（ELS）和偏差补偿最小二乘法（BCLS）四种经典算法
• 在线递推辨识：采用递推计算框架，支持参数实时更新与动态收敛监测
• 噪声鲁棒性：针对不同噪声特性（相关噪声、有色噪声等）提供专门算法解决方案
• 性能分析：提供均方误差、参数偏差、收敛速度等多维度性能评估指标
• 模型验证：支持拟合优度计算、残差分析、预测输出对比等验证功能
• 可视化对比：生成算法性能对比报告与收敛曲线可视化分析

使用方法

1. 数据准备：准备系统输入序列（方波、正弦波、随机序列或实际数据）和对应的输出观测数据
2. 参数设置：配置遗忘因子（0.95-1.0范围）、初始参数估计值、收敛阈值（默认1e-6）等算法参数
3. 模型选择：指定系统阶次和模型结构（如ARX、ARMAX等）
4. 运行辨识：执行主程序开始参数估计过程
5. 结果分析：查看参数估计结果、收敛曲线、性能指标和模型验证图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持控制系统工具箱、信号处理工具箱等基本组件
• 内存建议4GB以上，适用于中等规模数据辨识任务

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成与调度，包含算法调用接口、数据预处理模块、参数估计引擎和结果可视化组件。具体负责初始化算法参数配置，执行递推辨识过程，监控参数收敛状态，计算性能评价指标，并生成多算法对比分析报告。通过模块化设计协调各辨识算法的执行流程，确保数据处理的连贯性和结果输出的完整性。