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随机子空间:一种利用随机信号识别状态空间模型的工具,采用MATLAB开发环境。

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简介:
该代码为用户提供了一套便捷的工具,能够借助子空间方法从随机信号中准确地识别状态空间模型。为了实现这一目标,该代码巧妙地采用了嵌套函数的设计,将识别过程分解为两步进行。首先,代码会返回一个包含子空间奇异值向量的列表,用户可以根据此向量信息来判断并确定最适合识别的状态空间模型的排列顺序。随后,通过对返回的嵌套函数句柄进行调用,便能获得最终的状态空间模型的矩阵形式,从而完成整个识别任务。

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客服
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  • 基于实现:于从中提取MATLAB
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    本MATLAB工具利用随机子空间方法,旨在从复杂随机信号中高效地识别并构建精确的状态空间模型,适用于系统辨识和控制工程领域。 此代码提供了一种使用子空间方法从随机信号中识别状态空间模型的工具。该功能通过嵌套函数分两步实现:第一步返回一个子空间奇异值向量,用户可以从中确定适当的状态空间顺序;第二步则利用返回的函数句柄来获取状态空间模型的矩阵。
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    本简介介绍了一种基于时域随机子空间法进行结构模态参数识别的MATLAB编程实现方法,适用于振动分析与工程应用。 时域随机子空间模态参数识别的MATLAB程序
  • 数据驱动方法研究
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    本研究聚焦于通过数据驱动技术改进随机子空间算法在模态辨识中的应用,并探讨新的子空间识别策略,旨在提升复杂系统动力学特性分析的精度与效率。 本段落介绍了一种自行编写的随机子空间模态辨识方法,并以悬臂梁作为算例进行了分析。
  • SSI、确定性DSI及确定性DSSI仿真【含Matlab源码 7415期】.mp4
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    本视频详细介绍了随机子空间识别(SSI)、确定性子空间识别(DSI)和确定性随机子空间识别(DSSI)的原理与应用,并提供实用的Matlab仿真代码,帮助学习者深入理解这些技术。适合工程技术和科研人员参考使用。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行 - 运行结果效果图 2、代码适用版本为Matlab 2019b。若遇到问题,请根据提示进行修改,或寻求博主帮助。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮直至程序完成并得到结果; 4、如需更多服务,可联系博主咨询: - 博客或资源完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
  • SSI.zip_SSI_SSI_方法_数据SSI_SSI
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    本研究聚焦于SSI(Statistical Shadow Index)技术,探讨其在子空间方法中的应用,特别关注随机子空间SSI算法对数据分析的影响和优势。 随机子空间算法可以用于通过输入数据来识别模态参数。
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    本研究提出了一种基于子空间识别技术的状态空间模型,用于精确描述质子交换膜燃料电池(PEMFC)的电气特性,为系统控制与优化提供理论依据。 基于子空间辨识的方法建立了PEMFC电特性状态空间模型。
  • Matlab-SSI驱动-THEME.m
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    这段代码是用于在MATLAB环境下实现基于SSI(随机子空间识别)算法进行系统辨识的程序,特别结合了THEME改进技术以优化模型估计。 本部分为第三部分,整合了前两步骤,并进行了全流程的注释分析。.m文件可以直接运行。每一条语句都添加了详细的注释,方便初学者直观理解。
  • SSI_自动_数据驱动法_源码.zip
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    本资源提供了一种基于数据驱动的随机子空间方法来实现结构损伤检测中的模态自动识别的源代码。适合相关领域研究者使用与学习。 SSI_DataDriven2_SSI_模态自动识别_数据驱动随机子空间识别算法_随机子空间_源码.zip
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    本代码实现了一种基于Python的随机子空间方法,用于数据分析和机器学习中的特征选择与降维问题,旨在提高模型泛化能力和计算效率。 随机子空间法的Python实现可用于振动信号模态识别。
  • 算法实例
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    随机子空间算法是一种机器学习中的特征选择技术,通过在数据的不同子集上训练模型来减少过拟合并提高分类器的泛化能力。本实例将详细介绍该算法的应用及效果分析。 以下是随机子空间算法的一个实例的MATLAB代码。这段代码可用于演示如何实现该算法。 (虽然原文要求去掉一些特定的信息如链接和联系方式,但给定的文字内容里并未包含这些元素,因此这里直接进行了描述性重写以符合请求。) 具体代码如下: ```matlab % 随机子空间算法的MATLAB示例 function [bestClassifier, bestAccuracy] = randomSubspace(data, labels) nFeatures = size(data, 2); % 设置参数 numIterations = 10; featureSubsetSize = floor(nFeatures / 3); accuracies = zeros(numIterations, 1); for i=1:numIterations % 随机选择特征子集 idxFeatureSubset = randperm(nFeatures); selectedIndices = idxFeatureSubset(1:featureSubsetSize); % 准备训练数据和标签 trainData = data(:,selectedIndices); trainLabels = labels; % 训练分类器(这里使用支持向量机作为示例) classifier = fitcsvm(trainData,trainLabels,Standardize,true); % 验证集的预测与准确率计算 predictedLabels = predict(classifier,data(:,selectedIndices)); accuracies(i) = sum(predictedLabels == labels)/length(labels); end [~, maxIndex] = max(accuracies); bestClassifier = fitcsvm(data(:,idxFeatureSubset(maxIndex,1:featureSubsetSize)),labels,Standardize,true); bestAccuracy = accuracies(maxIndex); end ``` 上述代码定义了一个名为`randomSubspace`的函数,该函数接受数据集和标签作为输入,并返回在多次迭代中性能最佳的分类器及其准确率。每次迭代都会随机选择一部分特征用于训练和支持向量机(SVM)模型构建。