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  • 基于动态模块的伺服系统联合仿真与参数辨识算法研究
  • 基于prony算法的参数辨识算法的仿真的详细版欢迎订阅本博: https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/115358232 1.问题描述: 建立如下被测信号: 被测信号中包含四个振荡模态,在数据窗宽度同样为10s...

    基于prony算法的参数辨识算法的仿真的详细版欢迎订阅本博:

    https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/115358232

    1.问题描述:

     建立如下被测信号:

    被测信号中包含四个振荡模态,在数据窗宽度同样为10s的前提下,利用不同的采样频率做普罗尼计算。 

    2.部分程序:
     
    function X = func_Prony(Signal,dt);

    s     = Signal; 
    L     = length(s(1:length(Signal))); 
    Order = ceil(L/2); 
    R     = []; 
    K1    = 0;   
    K2    = 0; 

    %扩展矩阵 
    while K1 <= Order 
        K2  = 1; 
        Re = []; 
        while K2 <= Order 
            u  = Order - K2 +1; 
            v  = L - K2; 
            m  = Order - K1 +1; 
            l  = L - K1; 
            r  = sum(s(u:v).*conj(s(m:l))); 
            Re = [Re,r]; 
            K2  = K2 + 1; 
        end 
        R = [R,Re']; 
        K1 = K1 + 1; 
    end 

    %计算阶数 
    Order = func_Order(R); 

    %计算相关参数
    K2 = Order-1; 
    Re = R(2:end,2:K2+1); 
    b  = R(:,1); 
    b  = b(2:end); 
    a  = pinv(Re)*(-b); 

    R1 = R(1,:); 
    R1 = R1(1:K2+1); 
    a1 = [1 a']; 

    Ep = sum(R1.*a1); 
    P  = [1 a']; 
    z  = roots(P); 

    %估计序列X 
    ks    = 1:K2; 
    X(ks) = s(ks); 

    for Order = K2+1 : L 
        Lij      = 1:K2; 
        X(Order) = sum(-a'.*s(Order-Lij)); 
        Order    = Order+1; 
    end 

    Zh = []; 
    for mm = 0:L-1 
        Zh = [Zh,z.^mm]; 
    end 

    Z    = Zh'; 
    Z    = conj(Z); 
    Zhh  = Z'; 
    b    = (Zhh*Z)^(-1)*Zhh*X'; 
    %最后得到的四个参数值
    A     = abs(b)
    f     = angle(z)/2/pi/0.001
    a     = log(abs(z))/dt
    theta = angle(b)/2/pi/dt


     

    3.仿真结论:
           注意,这里论文中你所给的那个公式,貌似有点小错误,这里我们使用了两组公式进行计算,一组是你所提供的公式,一组是我们给的测试数据。

           仿真结果如下所示:

    A-27-6
     

    展开全文
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    千次阅读 2020-10-16 16:39:40
    这里的思想主要是广义旁瓣相消器是LCMV的一种等效的...一:一个是采用GSC算法进行降序之后,获得的降秩性能更优,具体可看GSC的相关理论; 二:第二是,这里采用Wq补偿的方式,在实际中,由于直接使用W降秩矩阵的...

            这里的思想主要是广义旁瓣相消器是LCMV的一种等效的结构。其主要涉及到的公式有:

    这个降秩矩阵S的计算公式,和原论文相同。

    首先介绍一下,为什么性能会提高,

    这个,有的时候也说不准,这么做一定会提示性能,我们多半都是在理论上说得通的前提下,通过仿真去分析性能,然后来完善理论,这里我弄完这个部分之后,提升性能的原因有二:

    一:一个是采用GSC算法进行降序之后,获得的降秩性能更优,具体可看GSC的相关理论;

    二:第二是,这里采用Wq补偿的方式,在实际中,由于直接使用W降秩矩阵的时候,由于迭代得到的值,肯定会存在迭代步进的设置而导致最后迭代误差的影响,那么这里,通过Wq进行补偿,会在一定程度上弥补这个缺陷。

            我们通过仿真可知,最后的误码率性能提升结果如下所示:

     

    对于同样的误码率值,大概提升了0.3db,

    对于同样的误码率值,大概提升了0.3db,

    另外当SNR<0的时候,两个性能比较接近。但是放大之后仔细看,改进后的效果还是有略微的提升。

    展开全文
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  • 所以最后,进行估计得到的参数为: 我们的程序设计中,按照论文中的说明进行设计,对于非连续时间的函数方程式: 普罗尼算法步骤: 3)特征解求取: 由式递推求解 2.部分程序: ...

    1.问题描述:

     建立如下被测信号:

    被测信号中包含四个振荡模态,在数据窗宽度同样为10s的前提下,利用不同的采样频率做普罗尼计算。根据公式的基本表达式:

    所以最后,进行估计得到的参数为:

        我们的程序设计中,按照论文中的说明进行设计,对于非连续时间的函数方程式:

    普罗尼算法步骤:

    3)特征解求取:

    由式递推求解

     

     

    2.部分程序:

     

    function X = func_Prony(Signal,dt);

    s     = Signal; 
    L     = length(s(1:length(Signal))); 
    Order = ceil(L/2); 
    R     = []; 
    K1    = 0;   
    K2    = 0; 

    %扩展矩阵 
    while K1 <= Order 
        K2  = 1; 
        Re = []; 
        while K2 <= Order 
            u  = Order - K2 +1; 
            v  = L - K2; 
            m  = Order - K1 +1; 
            l  = L - K1; 
            r  = sum(s(u:v).*conj(s(m:l))); 
            Re = [Re,r]; 
            K2  = K2 + 1; 
        end 
        R = [R,Re']; 
        K1 = K1 + 1; 
    end 

    %计算阶数 
    Order = func_Order(R); 

    %计算相关参数
    K2 = Order-1; 
    Re = R(2:end,2:K2+1); 
    b  = R(:,1); 
    b  = b(2:end); 
    a  = pinv(Re)*(-b); 

    R1 = R(1,:); 
    R1 = R1(1:K2+1); 
    a1 = [1 a']; 

    Ep = sum(R1.*a1); 
    P  = [1 a']; 
    z  = roots(P); 

    %估计序列X 
    ks    = 1:K2; 
    X(ks) = s(ks); 

    for Order = K2+1 : L 
        Lij      = 1:K2; 
        X(Order) = sum(-a'.*s(Order-Lij)); 
        Order    = Order+1; 
    end 

    Zh = []; 
    for mm = 0:L-1 
        Zh = [Zh,z.^mm]; 
    end 

    Z    = Zh'; 
    Z    = conj(Z); 
    Zhh  = Z'; 
    b    = (Zhh*Z)^(-1)*Zhh*X'; 
    %最后得到的四个参数值
    A     = abs(b)
    f     = angle(z)/2/pi/0.001
    a     = log(abs(z))/dt
    theta = angle(b)/2/pi/dt


     

    3.仿真结论:

           注意,这里论文中你所给的那个公式,貌似有点小错误,这里我们使用了两组公式进行计算,一组是你所提供的公式,一组是我们给的测试数据。

           仿真结果如下所示:

     

    注意,这里我们还用了自己的测试数据进行测试:

     

    参数估计结果如下所示:

    4.9379

    4.9379

    2.8537

    2.8537

    -15.0000

    15.0000

    -120.0000

    120.0000

    -0.0125

    -0.0125

    -0.0500

    -0.0500

    2.1250

    -2.1250

    0.7500

    -0.7500

     

    A-27-6

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