预报误差法参数辨识-松弛算法（单输入单输出matlab程序）

预报误差法参数辨识-松弛算法(单输入单输出matlab程序)。算法原理说明文件及双输入双输出情况见http://download.csdn.net/source/1796712。

% 预报误差松弛法算法辨识模型参数
% 辨识模型：z（k）-2.725*z（k-1）+2.469*z（k-2）-0.7441*z（k-3）=0.000861*u（k-1）+
% 0.003201*u（k-2）+0.0007421*u（k-3）+e（k）
% 
% 单输入单输出
%============================================
close all
clear
clc
%==========产生M序列作为输入===============
x1=[0 1 0 1 1 0 1 1 1];  %initial value
n=504; %n为脉冲数目
M1=[];  %存放M序列
for i=1:n
temp=xor（x1（4）x1（9））;
M1（i）=x1（9）;
for j=9:-1:2
x1（j）=x1（j-1）;
end
x1（1）=temp;
end
u=M1;

%产生均值为0，方差为0.1的高斯白噪声
E=randn（1504）;

%带辨识系数矩阵---两输入两输出
A1=-2.725;
A2=2.469;
A3=-0.7441;
B1=0.000861;
B2=0.003201;
B3=0.0007421;
D1=0;
%产生观测矩阵
z=zeros（1504）;
z（:1）=-1;
z（:2）=-3;
z（:3）=2;
for i=4:504
    z（i）=-A1*z（i-1）-A2*z（i-2）-A3*z（i-3）+B1*u（i-1）+B2*u（i-2）+B3*u（i-3）+E（i）; 
end
%=============开始辨识=======================
%-----首先估计A B系数--------
COV=0;
for k=1:500
COV=COV+E（k）*E（k）‘;
end
disp（‘噪声协方差矩阵：‘）