经典的子空间辨识论文中的源码

资 源 简 介

经典的子空间辨识论文中的源码

详 情 说 明

经典的子空间辨识方法是系统辨识领域的重要工具，尤其适用于多变量动态系统的建模与分析。这类论文通常会提供MATLAB实现的源码，帮助读者理解算法细节。源码一般包含以下核心模块：

数据预处理：对输入输出数据进行归一化或去趋势处理，确保数值稳定性。 投影运算：通过QR分解或SVD等矩阵运算构建Hankel矩阵，提取系统特征。 模型估计：基于主成分分析（PCA）或最小二乘法确定状态空间模型的阶数。 验证环节：通过仿真对比真实输出与模型预测输出，计算拟合优度指标。

这些实现通常强调算法效率，例如利用结构化矩阵避免显式存储大矩阵。对于扩展研究，可尝试结合鲁棒优化或深度学习改进传统方法。