基于M序列的RLS系统参数辨识MATLAB实现

资 源 简 介

该项目利用递推最小二乘法（RLS）进行动态系统参数在线辨识，通过6位M序列作为激励输入，在300次递推中实时更新参数估计。算法具备噪声鲁棒性，能有效收敛至真实参数值，适用于含噪声系统的建模分析。

详 情 说 明

基于M序列输入的递推最小二乘法系统参数辨识项目

项目介绍

本项目采用递推最小二乘法（RLS）实现动态系统参数的在线辨识。通过生成6位M序列作为持续激励输入信号，在300次递推计算过程中实时更新参数估计值。算法能够有效处理含噪声的系统输出数据，逐步收敛到真实的系统参数，适用于时变或定常系统的参数识别。

功能特性

• M序列激励信号生成：生成6位寄存器长度对应的周期为63位的M序列作为系统输入
• 递推参数估计：实现带遗忘因子的递推最小二乘算法，支持在线参数更新
• 噪声鲁棒性：能够有效处理含噪声的系统输出测量数据
• 完整分析输出：提供参数估计轨迹、收敛特性分析、模型验证对比等全面结果
• 实时监测：可观测递推过程中参数估计值和协方差矩阵的演变过程

使用方法

1. 系统配置：设置待辨识系统的模型阶次（如ARX模型结构）
2. 信号参数设置：配置M序列的幅值、采样时间等参数
3. 算法参数设定：指定递推次数（默认300次）、遗忘因子等参数
4. 数据输入：提供包含噪声的系统实际输出测量值序列
5. 执行辨识：运行主程序开始参数辨识过程
6. 结果分析：查看输出的参数估计值、收敛曲线和模型验证结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本矩阵运算能力
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了项目核心功能，包括M序列信号的生成与配置、递推最小二乘算法的完整实现、系统仿真与数据获取、参数估计过程的执行与监控，以及辨识结果的综合分析与图形化展示。该文件集成了从输入生成到结果输出的完整流程，通过结构化编程确保算法执行的可靠性和结果的可视化。