偏最小二乘算法多输入单输出系统

%PLS 多输入单输出
clc
clear all
close all
% f1=100;f2=120;f3=130;f4=140;f5=150;f6=160;
f1=100;f2=120;f3=130;f4=140;f5=150;f6=160;
fs=400;
t=0:1/fs:0.6;
x1=1.5*sin（2*pi*f1*t）+2.4*sin（2*pi*f2*t）+0.5*sin（2*pi*f3*t）;
x2=2.5*sin（2*pi*f1*t+pi/2）+1.4*sin（2*pi*f2*t）+1.8*sin（2*pi*f4*t）;
x3=1.6*sin（2*pi*f3*t）+2.4*sin（2*pi*f4*t）+1.2*sin（2*pi*f5*t）;
x4=0.5*sin（2*pi*f4*t+pi/2）+2.5*sin（2*pi*f5*t）+1.2*sin（2*pi*f6*t）;
x5=2.8*sin（2*pi*f1*t）+2.1*sin（2*pi*f3*t）;
x6=1.3*sin（2*pi*f2*t+pi/2）+2*sin（2*pi*f4*t）;
y=x1+x2+x3+x4+x6+randn（size（t））;
y=y‘;
x=[x1‘x2‘x3‘x4‘x5‘x6‘];

figure
subplot（211）
plot（x）;
title（‘输入变量‘）;
xlabel（‘样本数‘）;
ylabel（‘变量值‘）;
subplot（212）
plot（y）
title（‘输出变量‘）;
xlabel（‘样本数‘）;
ylabel（‘变量值‘）;
% 显示变量
whos
% 数据标准化
[mn] = size（x）;
meanx=mean（x）;  
stdx=std（x）; 
E0=（x-meanx（ones（m1）:））./stdx（ones（m1）:）; 
[myny] = size（y）;
meany=mean（y）;  
stdy=std（y）;  
F0=（y-meany（ones（my1）:））./stdy（ones（my1）:）;
figure
subplot（211）
plot（E0）;
title（‘标准化输入变量‘）;
xlabel（‘样本数‘）;
ylabel（‘变量值‘）;
subplot（212）
plot（F0）
title（‘标准化输出变量‘）;
xlabel（‘样本数‘）;
ylabel（‘变量值‘）;

figure 
[plspressplscumpress] = crossval（E0F0‘sim‘‘con‘n2）;

figure
subplot（221）
plot（plspress‘‘-o‘）
xlabel（‘潜变量数‘）
title（‘PLS Individual PRESS Curves‘）
ylabel（‘PRESS‘）
subplot（222）
plot（plscumpress‘-o‘）
xlabe