【prony】基于prony算法的参数辨识matlab仿真

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分类专栏： MATLAB 板块22:参数辨识算法 ★MATLAB算法仿真经验 文章标签： matlab 开发语言 参数辨识 prony
于 2022-06-25 22:10:01 首次发布
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该博客介绍了基于MATLAB 2013b的Prony算法参数辨识仿真过程。文中展示了被测信号包含四个振荡模态的设定，探讨了不同采样频率对计算的影响，并指出原始公式可能存在的错误。通过源码部分和仿真结论，揭示了如何修正公式并得到正确的参数估计结果。此外，还使用了自定义测试数据进行验证。

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1.软件版本

matlab2013b

2.系统概述

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。结果如表1所示。根据公式的基本表达式：

所以最后，进行估计得到的参数为：

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基于prony算法的参数辨识算法的仿真——详细版
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03-31 3887
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 = Si...
基于Prony算法的参数辨识算法的仿真
CyberByte的博客
09-05 305
本文详细介绍了基于Prony算法的参数辨识算法，并提供了Matlab源代码进行仿真实现。通过收集离散时间序列数据，构建Prony方程，使用特征值分解和线性方程求解方法，可以辨识出Prony方程中的系数。在本文中，我们将详细介绍基于Prony算法的参数辨识算法，并提供Matlab源代码进行仿真实现。Prony方程是一个多项式方程，用于描述待辨识系统的动态特性。使用Prony算法，我们需要解析出Prony方程中的系数。其中，y(n) 是离散时间序列数据，ai 和 bi 是待辨识系统的参数。
基于prony算法的参数辨识算法的仿真——简化版
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-31 3466
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.youkuaiyun.com/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(Sign...
prony算法仿真.m
03-30
matlab程序，前面程序可以直接利用prony算法计算波的幅值，频率和相位。如需加入新的波，修改前面参数即可
prony算法的MATLAB程序实现
07-07
有中文注释代码的原理，适合初学者简单易学，可以在此基础上根据研究对象的需要，对程序进行修改。
【参数辨识】通过MATLAB编程实现基于prony的参数辨识算法
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
11-11 1494
Prony方法是用一组指数项的线性组合来拟合等间距采样数据的方法，可以从中分析出信号的幅值、相位、阻尼因子、频率等信息。“Prony方法是用一组指数项的线性组合来拟合等间距采样数据的方法，可以从中分析出信号的幅值、相位、阻尼因子、频率等信息。简介Prony方法是用一组指数项的线性组合来拟合等间距采样数据的方法,可以从中分析出信号的幅值、相位、阻尼因子、频率等信息。Prony算法使用多个复指数衰减函数的线性组合来描述等间距采样数据，使用的衰减函数个数为Prony算法模型的阶数。
基于Prony算法的参数辨识MATLAB仿真
持续更新
05-13 200
Prony算法是一种快速的信号分析方式，它可以通过一组指数信号的线性组合来近似表示一个信号。xt∑k1nckeαktxtk1∑n​ck​eαk​t其中，c和α分别是信号的系数和频率因子。Prony算法的基本思想就是利用这个公式对信号进行分析与建模。
基于Prony算法的参数识别MATLAB仿真
uote_e的博客
09-06 299
接下来，根据Prony算法的原理，我们构建了H矩阵和d向量，并使用广义逆矩阵求解参数向量p。最后，我们通过提取参数向量p的幅度、相位和频率，估计了信号的参数。Prony算法的目标是估计信号中的指数函数的振幅、频率和相位等参数。通过仿真实验，我们可以估计信号中指数函数的振幅、相位和频率等参数。Prony算法是一种常用的信号处理技术，用于从采样数据中估计信号的参数。本文将介绍如何使用MATLAB进行基于Prony算法的参数辨识，并提供相应的源代码。在代码的最后部分，我们将输出真实参数和估计参数的结果。
基于MATLAB的prony方法，可用来做数据处理
11-03
基于MATLAB的PRONY方法。可以用该函数进行数据的处理，得到主频等相关信息。
matlab编写prony算法
12-18
共享，matlab编写prony算法，哈哈
prony算法（自己理解）的matlab实现.zip
02-15
最近在做毕设，Mathwork的pronytoolbox无法得到输入信号的相位，而是得到信号的能量；自己基于pronytoolbox编写了一个程序，可以得到信号的相位，附上程序以及算例
prony算法的matlab程序实现
05-03
prony算法在matlab中的应用，用于计算波形频率，幅值，衰减因子等
基于MATLAB的Prony方法实现
04-20
基于MATLAB的Prony方法实现
Prony算法谐波分析matlab函数
05-06
Prony算法谐波分析matlab函数,已测试无误，程序使用方法及定义： function [jx,SNR,result]=myprony(x,p,dt) % 实现《电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法》郭成 1 % 实现《现代信号处理》张贤达P122-124 % 实现《Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用》式（12） 杨玉坤 % intput x:原始数据 % intput p:prony模型阶数 % intput dt:采样间隔 % output jx:拟合数据 % output Am：振幅 % output Qm：相位 % output am：衰减因子 % output fm：振荡频率 % output result=[Am,Qm,am,fm] ……
prony method
10-02
基于matlab的prony分析算法，给出了关于prony算法的建模和运用方法
基于matlab的prony方法实现,基于MATLAB的Prony方法实现
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基于MATLAB的Prony方法实现本文介绍了Prony方法在MATLAB中的实现和应用。首先叙述了Prony方(本文共2页)阅读全文>>瞬时频率是信号重要的瞬时特征参数,由于其在通信中的信号调制样式识别、电台"指纹"识别等诸多方面有着广泛的应用,故成为信号处理领域的一个研究热点。旨在有效的提取信号的瞬时频率,介绍了瞬时频率的定义、常用的...(本文共4页)阅读全文>>随着...
基于Prony算法的参数识别方法MATLAB仿真
qq_37934722的博客
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该算法的基本思想是将复杂信号分解成若干个指数信号的和，然后利用这些指数信号的特征来确定信号的参数。在具体实现过程中，Prony算法通过对采样数据进行拉格朗日余项逼近，得到一组包含指数函数的超越方程，进而求解信号参数。本文介绍了基于Prony算法的参数识别方法，并提供了相应的MATLAB程序。在以上示例程序中，我们首先生成了一个包含两个正弦信号的复杂信号，然后调用prony函数进行信号参数识别。prony函数的输出是一组系数b和a，其中b表示指数信号的系数，a表示差分方程的系数。% 绘制频谱图和滤波效果图。
matlab prony,prony算法程序用MATLAB如何编？
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匿名用户1级2013-08-18 回答functionnbsp;[b,a]nbsp;=nbsp;prony(h,nbsp;nbnbsp;,na)%PRONYnbsp;Prony‘snbsp;methodnbsp;fornbsp;time-domainnbsp;IIRnbsp;filternbsp;design.%nbsp;nbsp;nbsp;[B,A]nbsp;=nbsp;PRONY(H,nbsp...
暂态分析matlab计算,关于暂态分析的电流图分析（Prony算法程序调试）
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搭建了输电线路的仿真图出来了故障电流的数据，把数据提出来用程序可以运行，但是我不知道如何设置这个算法的采样点，导致出来的频谱结果一直都是50HZ工频的。完全没有其他高频分量能帮忙看看程序那里改动可以从故障时间点开始采样吗？%打开指定文件，并对信号进行Prony分析计算function [M, Amp, Fre, damp, Pha, main_f, main_damp, x, xc, y, Amp...
系统辨识及其matlab仿真例程
最新发布
03-19
### 关于系统辨识的 MATLAB 仿真示例 在系统辨识领域，MATLAB 提供了丰富的工具箱和资源来支持研究者进行仿真实验。以下是几个典型的系统辨识 MATLAB 示例代码及其功能描述。 #### 示例一：基于 Prony 算法的参数辨识 Prony 算法是一种经典的信号分解技术，适用于指数衰减或振荡信号的建模。其核心思想是对输入信号 \( y(t) \) 进行如下形式的拟合： \[ y(t) = \sum_{i=1}^{n} c_i e^{-\alpha_i t} \] 其中，\( c_i \) 和 \( \alpha_i \) 是待求解的系数和频率因子[^2]。下面是一个简单的 MATLAB 实现代码片段： ```matlab function [c, alpha] = prony_algorithm(y, n) % PRONY_ALGORITHM 基于 Prony 方法的参数估计 % 输入: % y - 测量信号向量 % n - 模型阶数 % 输出: % c - 幅值系数 % alpha - 频率因子 N = length(y); A = toeplitz(y(1:n), y(1:n)); b = -y(n+1:2*n)'; a = A\b; % 解线性方程组得到特征多项式的根 roots_a = roots([1; a]); alpha = log(abs(roots_a)); % 计算频率因子 c = polyval(a, roots_a); % 计算幅值系数 end ``` 此代码实现了 Prony 算法的核心部分，并返回信号的幅值系数 \( c \) 和频率因子 \( \alpha \)[^2]。 --- #### 示例二：ARX 模型的系统辨识 ARX (Auto-Regressive with Exogenous Inputs) 模型是系统辨识中最常用的模型之一。它通过最小二乘法对系统的动态特性进行建模。假设输入输出关系可以表示为： \[ A(q)y(k) = B(q)u(k) + v(k) \] 其中，\( q \) 表示延迟算子，\( u(k) \) 是输入信号，\( y(k) \) 是输出信号，而 \( v(k) \) 是噪声项[^1]。以下是一段 ARX 模型的简单实现代码： ```matlab % 参数设置 na = 2; nb = 1; nk = 1; data = iddata(output_signal, input_signal, Ts); % 辨识 ARX 模型 sys_arx = arx(data, [na nb nk]); % 显示模型结构 disp(sys_arx); ``` 上述代码展示了如何使用 `arx` 函数构建一个 ARX 模型并显示其结果。 --- #### 示例三：永磁同步电机伺服控制中的在线辨识 对于复杂的工业应用场景，例如永磁同步电机（PMSM），通常需要实时调整控制器参数以应对负载变化或其他扰动因素。以下是一个 PMSM 的转动惯量在线辨识算法示例[^3]： ```matlab function J_estimated = online_inertia_identification(Torque, Speed, dt) % ONLINE_INERTIA_IDENTIFICATION 在线估算转动惯量 % 输入: % Torque - 转矩序列 % Speed - 转速序列 % dt - 时间步长 % 输出: % J_estimated - 估算的转动惯量 dSpeed_dt = diff(Speed) / dt; % 数值微分计算转速变化率 J_estimated = mean(Torque(1:end-1) ./ dSpeed_dt); % 利用牛顿第二定律推导公式 end ``` 这段代码利用基本物理原理 \( T = J \cdot \frac{d\omega}{dt} \)，通过对实验数据进行数值处理完成转动惯量的在线辨识。 --- ### 总结 以上三个例子分别涵盖了经典频域方法（Prony）、时间序列建模（ARX）以及现代工程应用（PMSM 控制）。每种方法都有其特定的应用场景和技术特点，可以根据具体需求选择合适的方案。
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