MATLAB系统辨识工具：基于M序列的仿真分析

资 源 简 介

本项目提供完整的系统辨识流程，包含M序列生成、系统响应采集、传递函数辨识及可视化分析。通过MATLAB仿真实现参数化激励信号生成与模型验证，适用于线性系统动态特性研究。

详 情 说 明

基于M序列的系统辨识及其MATLAB仿真分析

项目介绍

本项目实现了一个完整的系统辨识流程，主要基于M序列伪随机信号生成技术，结合MATLAB系统辨识工具箱，完成从信号生成到模型验证的全过程分析。项目通过自定义参数生成M序列作为系统输入激励，采集系统响应数据，利用最小二乘法等系统参数辨识技术建立传递函数模型，并通过多种可视化手段对辨识结果进行验证分析。

功能特性

• M序列生成：可自定义时钟周期数、序列长度和幅值范围生成伪随机信号
• 系统响应模拟：支持模拟线性系统（可设置系统阶次）对输入信号的响应过程
• 噪声添加：可选添加高斯白噪声，模拟实际测量环境
• 模型辨识：采用系统辨识工具箱进行参数估计，获取系统传递函数模型
• 综合分析：提供时域响应对比、模型拟合效果、残差分析和频域特性（伯德图）等多种可视化分析

使用方法

1. 参数设置：在代码中修改M序列参数（时钟周期数、序列长度、幅值）、系统参数（阶次、采样时间）和噪声参数
2. 运行仿真：执行主程序启动系统辨识流程
3. 结果分析：查看生成的图表和数据输出，评估模型辨识效果
4. 参数调整：根据拟合效果调整系统阶次等参数，优化辨识结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了项目所有核心功能，包括M序列信号的生成与可视化、系统响应数据的模拟采集、基于最小二乘法的传递函数参数辨识计算、模型拟合优度的定量评估，以及多维度结果显示（涵盖时域波形对比、残差分布分析和频域伯德图绘制等完整验证环节）。