MATLAB系统辨识与随机序列分析工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供全面的系统辨识与随机序列分析功能，支持生成白噪声与M序列，集成最小二乘、贝叶斯与神经网络等多种辨识算法，同时包含模型验证与统计检验工具，适用于动态系统建模与数据分析。

详 情 说 明

系统辨识与随机序列分析工具箱

项目介绍

本项目是MATLAB程序设计项目，集成了随机序列生成、系统辨识算法与统计检验功能。工具箱涵盖了从白噪声和M序列生成，到线性/非线性系统参数辨识（包括最小二乘、极大似然、贝叶斯等方法），以及神经网络与模糊系统辨识等多种技术。项目旨在为控制系统建模、信号处理和实验数据分析提供一套完整的算法工具集。

功能特性

• 随机序列生成：基于伪随机数算法与移位寄存器设计，可生成白噪声与M序列
• 系统参数辨识：支持递推/增广最小二乘、梯度校正法、极大似然估计等经典算法
• 智能辨识方法：包含神经网络MBP算法、模糊神经网络解耦等先进技术
• 模型验证工具：提供F-检验统计量计算、残差分析和动态响应对比功能
• 完整工作流支持：从实验数据输入到模型验证输出的全流程解决方案

使用方法

1. 配置系统参数：输入系统阶次（如分子/分母阶数）和噪声参数（方差、幅值等）
2. 加载实验数据：提供实际系统的输入输出采样序列
3. 设置算法参数：配置神经网络隐含层节点数、模糊规则数等超参数
4. 执行辨识分析：运行主程序获取辨识结果
5. 验证模型性能：查看参数估计结果、统计检验指标和响应对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，复杂神经网络辨识需要更大内存

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了随机序列的生成与控制、多种系统辨识算法的执行与比较、智能建模方法的参数优化，以及模型验证指标的计算与可视化输出。该文件通过模块化设计将数据预处理、算法调用和结果分析有机结合，为用户提供一站式的系统辨识解决方案。