计算模型的最短描述长度（MDL）。

简介：
计算并获得返回 Rissanen 的最小描述长度。 为了实现这一目标，需要利用系统识别工具箱，并像内置函数 `aic(m)` 和 `fpe(m)` 一样对其进行调用。 运用 AIC 或 FPE 等 MDL (最小描述长度) 原则来对比不同复杂程度的模型，从而做出选择。 依据 Pintelon & Schoukens (2001) 的 pp. 329,550 的观点，MDL 通常优于 AIC，因为 AIC 倾向于偏好过于复杂的模型。 例如，可以计算并打印出 10 阶 AR 模型的 MDL 和 AIC 值：首先，使用 `iddata(y,[],1/Fs)` 创建数据对象；然后，利用 `ar(Data,10,fb)` 构建一个 10 阶反馈 AR 模型；最后，通过 `fprintf(MDL=%.3d; AIC=%.3f\n,mdl(m_fb),aic(m_fb))` 将计算结果输出为 MDL 和 AIC 值，精确到小数点后三位。 该代码的示例出自威廉 C. 罗斯 于 2007-06-05 的著作。