基于最小二乘批处理算法的MATLAB系统参数辨识工具箱

资 源 简 介

本工具箱基于最小二乘批处理算法，通过输入输出数据构建回归矩阵，一次性高效求解线性系统最优参数。算法数值稳定，适用于离线数据处理，为系统辨识提供可靠的MATLAB实现。

详 情 说 明

基于最小二乘批处理算法的系统参数辨识工具箱

项目介绍

本工具箱实现了经典的最小二乘批处理算法，专用于线性动态系统的参数辨识。通过采集系统的输入输出数据，该算法能够构建回归矩阵，并利用高效的矩阵运算一次性求解最优的系统模型参数。该方法计算效率高、数值稳定性好，特别适用于离线数据分析场景，可为控制系统的设计、仿真以及系统建模提供准确的数学模型基础。

功能特性

• 核心算法：实现了经典的最小二乘批处理估计算法。
• 数值稳定：采用矩阵伪逆运算技术，确保在病态条件下也能获得可靠的参数解。
• 数据质量保障：集成数据预处理与异常值检测技术，提升辨识结果的鲁棒性与准确性。
• 结果全面：不仅输出参数估计值，还提供拟合优度、残差分析、置信区间等多种评估指标。
• 可视化展示：自动生成模型拟合效果对比图，便于直观评估辨识性能。

使用方法

1. 准备数据：准备系统的输入信号序列、对应的输出响应序列，并明确系统的模型阶次（如 na, nb）和数据的采样时间。
2. 运行辨识：调用主辨识函数，将准备好的数据作为输入参数传入。
3. 分析结果：函数将返回辨识出的参数向量、模型拟合的统计指标、残差序列、参数置信区间以及拟合效果对比图。用户可根据这些结果评估模型质量。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本。

文件说明

项目的主入口文件封装了工具箱的核心功能流程，其主要能力包括：接收用户提供的系统输入输出数据与模型阶次信息；执行必要的数据预处理与有效性检查；根据最小二乘原理构建数据矩阵并完成参数估计的核心计算；最终计算并返回包括参数估计值、拟合优度、残差序列、置信区间在内的完整辨识结果，并自动绘制模型拟合的对比图以供分析。