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1、之前不懂系统辨识的理论,输入信号随便用了一个阶跃信号,后来发现阶跃信号其实很菜,不足以激励起系统的全部动态特性,额,实验数据立马弱爆了。。。M序列是工程中常用的输入信号,它的性质类似于白噪声,而白噪声是理论上最好的输入信号,可见M序列的价值。下面介绍M序列的matlab产生方法,看到很多论坛产生M序列的程序复用性不高,而matlab就提供了产生M序列的专门函数,这里尝试一下。idinput函数 产生系统辨识常用的典型信号。格式u=idinput(N,type,band,levels)[u,freqs]=idinput(N,
2、'sine',band,levels,sinedata)N 产生的序列的长度,如果N=[Nnu],则nu为输入的通道数,如果N=[PnuM],则nu指定通道数,P为周期,M*P为信号长度。默认情况下,nu=1,M=1,即一个通道,一个周期。Type 指定产生信号的类型,可选类型如下‘rgs’高斯随机信号‘rbs’(默认)二值随机信号‘prbs’二值伪随机信号(M序列)‘sine’正弦信号和Band 指定信号的频率成分。对于’rgs’、’rbs’、’sine’,band=[wlow,whigh]指定通带的范围,如
3、果是白噪声信号,则band=[0,1],这也是默认值。指定非默认值时,相当于有色噪声。对于’prbs’,band=[0,B],B表示信号在一个间隔1/B(时钟周期)内为恒值,默认为[0,1]。Levels 指定输入的水平。Levels=[minu,maxu],在type=’rbs’、’prbs’、’sine’时,表示信号u的值总是在minu和maxu之间。对于type=’rgs’,minu指定信号的均值减标准差,maxu指定信号的均值加标准差,对于0均值、标准差为1的高斯白噪声信号,则levels=[-1,1],这也是默认
4、值。说明 对于PRBS信号,如果M>1,则序列的长度和PRBS周期会做调整,使PRBS的周期为对应一定阶数的最大值(即2^n-1,n为阶数);如果M=1,PRBS的周期是大于N的相应阶数的值。在多输入的情形时,信号被最大平移,即P/nu为此信号能被估计的模型阶次的上界。 上面的意思可如下理解:对于M=1时,ms=idinput(12,'prbs',[01],[01]);figurestairs(ms)title('M序列')ylim([-0.51.5]) 结果如下 同时,matlab给出如下警告Warni
5、ng:ThePRBSsignaldeliveredisthe12firstvaluesofafullsequenceoflength15.即函数的输出为周期为15(大于12的第一个2^n-1的值)PRBS信号的前12个值组成的序列。如ms=idinput(15,'prbs',[01],[01]);figurestairs(ms)title('M序列')ylim([-0.51.5]) 可以看到指定12时的序列为指定15时的序列的前面部分。 对于M>1时,ms=idinput([12,1,2],'prbs',[01],
6、[01]);figurestairs(ms)title('M序列')ylim([-0.51.5]) 结果如下 Matlab给出的响应警告为Warning:TheperiodofthePRBSsignalwaschangedto7.Accordingly,thelengthofthegeneratedsignalwillbe14. 对于正弦信号和的产生,貌似用的不多,语法还挺复杂,等用的时候再看吧。 方法 产生’rgs’信号的带通信号使用的是一个8阶巴特沃斯滤波器,使用idfilt做的非因果滤波,这个是可信
7、赖的方法。 对于’rbs’信号,使用的是相同的滤波器,但是是在二值化之前,这意味着频率成分并不保证是精确的。 产生高斯随机信号clcclearallcloseall%高斯随机信号u=idinput(1000,'rgs');figurestairs(u)title('高斯随机信号')figurehist(u,-4:4)title('高斯随机信号的分布')产生二值随机信号clcclearallcloseall%二值随机信号u=idinput(100,'rbs');figurestairs(u)title('二值随机信号')yl
8、im([-1.51.5])产生二值伪随机信号(M序列) 合理的选择输入激励信号,能有效的激励起系统的动态信号。白噪声的平稳谱的性质决定了它是一个很好的输入信号,但它在工程中不易实现,而M序列具有近似白噪声的性质,可保证良好的辨识精度。clcclearall