基于Prony算法的系统参数辨识matlab仿真

1.程序功能描述

       Prony算法是一种用于信号处理和系统辨识的经典方法，特别适用于线性时不变系统（LTI）的频率响应分析以及模拟复指数信号序列。其基本思想是通过观测到的时间序列数据，估计出系统中包含的多个复指数函数及其对应的系数，从而揭示系统的动态特性。

 

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

 

 

 

3.核心程序

 

 

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for ij = 1:length(SNR)     for k = 1:50         [ij,k]         %%         %参数初始化         %参数初始化         Fs    = 100;   %采样频率设置为400         Delta = 1/Fs;         dt    = 1/Fs;             %加入直流分量%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%           %%         %原始的模拟信号         %原始的模拟信号         ts    = 1:0.005:length(n)-1;         %测试序列         X1    = 3*exp(-0.95.*ts).*cos(3*pi.*ts)+...                 4*exp(-0.2.*ts).*cos(45.6*pi.*ts+0.5)+...                 5*exp(-0.3.*ts).*cos(60*pi.*ts)+...                 6*exp(-0.4.*ts).*cos(80*pi.*ts+0.5)+200;           %测试序列             X     = awgn(X1,SNR(ij),'measured');             %普罗尼计算         Xs = func_Prony(X,dt);           err(ij,k)= mean(abs(X(1:end-1)-Xs(2:end)));     end end   figure; plot(SNR,mean(err,2),'b-o'); grid on xlabel('SNR'); ylabel('error'); 27_006m

　　

 

4.本算法原理

        假设一个LTI系统输出为一个离散时间序列y[n]，它是由M个具有不同幅值、角频率和初相位的复指数函数叠加而成：

 

y[n] = ∑_{m=1}^{M} A_m * exp(j(ω_m*n + φ_m))

 

其中：

 

A_m 是第m个复指数函数的幅值。

ω_m 是第m个复指数函数的角频率。

φ_m 是第m个复指数函数的初相位。

j 是虚数单位。

n 是时间索引。

Prony算法的目标就是根据观测到的离散序列y[n]，求解出Am, ωm, φm这三个参数。

 

Prony算法的具体步骤：

 

构建过采样矩阵Y： 对于长度为N的数据序列y[n]，构造 Hankel 矩阵或Toeplitz矩阵 Y，矩阵元素由 y[n] 的滞后和超前项组成。

 

线性方程组构建与求解： 通过对上一步得到的矩阵进行适当的操作（例如特征分解或最小二乘拟合），可以建立关于幅值A_m、频率ω_m和初相位φ_m的线性方程组，并解这个方程组以获得这些参数的估计值。

 

参数辨识： 解决上述线性方程组后，即可得到系统中各个振荡分量的幅值、频率和初相位，进而实现对系统动态特性的精确辨识。