文件名称:RLS
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- [Matlab] [源码]
- 上传时间：
- 2012-12-28
- 文件大小：
- 1kb
- 下载次数：
- 0次
- 提 供 者：
- 张*
- 相关连接：
- 无
- 下载说明：
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介绍说明－－下载内容均来自于网络，请自行研究使用
仿真对象如下：
其中， v( k )为服从N (0,1) 分布的白噪声。输入信号u ( k) 采用M 序列，幅度为 1。M 序列由 9 级移位寄存器产生，x(i)=x(i-4)⊕x(i-9)。
选择如下辨识模型：
加权阵取Λ = I。
衰减因子β = 0.98，数据长度 L = 402。
辨识结果与理论值比较，基本相同。辨识结果可信
-he simulation object is as follows: among them, v (k) to obey N (0, 1) distribution of white noise. The input signal u (k) using M sequence, amplitude is 1. M sequence by 9 level shift register generation, x (I) = x (I- 4) ⊕ x (I- 9). Choose the identification model: weighted array take Λ = I. Attenuation factor β = 0.98, the data length L = 402. Identify the theoretical calculation and comparison, basically the same. Identification results are reliable
其中， v( k )为服从N (0,1) 分布的白噪声。输入信号u ( k) 采用M 序列，幅度为 1。M 序列由 9 级移位寄存器产生，x(i)=x(i-4)⊕x(i-9)。
选择如下辨识模型：
加权阵取Λ = I。
衰减因子β = 0.98，数据长度 L = 402。
辨识结果与理论值比较，基本相同。辨识结果可信
-he simulation object is as follows: among them, v (k) to obey N (0, 1) distribution of white noise. The input signal u (k) using M sequence, amplitude is 1. M sequence by 9 level shift register generation, x (I) = x (I- 4) ⊕ x (I- 9). Choose the identification model: weighted array take Λ = I. Attenuation factor β = 0.98, the data length L = 402. Identify the theoretical calculation and comparison, basically the same. Identification results are reliable
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