شناسایی سیستم با کمک الگوریتم LMS حداقل مربعات خطا در متلب
شناسایی سیستم با کمک الگوریتم LMS حداقل مربعات خطا همراه مقاله رفرنس:انجام پروژه متلب
انجام پروژه متلب: شناسایی سیستم ( System identification) به استفاده از روشهای آماری برای ساخت مدل‌های ریاضی از سیستم‌های دینامیکی، بوسیله داده‌های اندازه‌گیری شده اطلاق می‌شود. شناسایی سیستم همچنین بمنظور طراحی بهینه آزمایش‌ها، تولید داده‌های آموزشی، نصب و تحلیل مدل‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
انجام پروژه متلب: رای مدل سازی یک سیستم روش های مختلفی وجود دارند. در یکی از روشهای مدل سازی (جعبه سیاه) ابتدا آزمایشی روی سیستم واقعی انجام می شود و سپس از اطلاعات اندازه گیری شده در آزمایش برای مدل سازی استفاده می شود. این روش مدل سازی را “شناسایی سیستم” می نامند. “شناسایی سیستم” یک مبحث مهندسی است که به سرعت در تمام گرایش ها و رشته های مهندسی و همچنین رشته های غیرمهندسی از جمله رشته های مختلف پزشکی، اقتصادی و اجتماعی در حال رشد و گسترش است
روش کمترین مربعات روشی در تحلیل رگرسیون است که برای حل دستگاه معادلاتی به کار می‌رود که تعداد معادله‌هایش بیش از تعداد مجهول‌هایش است. مهم‌ترین کاربرد روش کمترین مربعات در برازش منحنی بر داده‌ها است. مدل برازش شده بر داده‌ها، مدلی است که در آن کمیت{\displaystyle \chi ^{2}} کمینه باشد.
{\displaystyle \chi ^{2}=\sum _{i=1}^{N}{\frac {(y_{i}-f({\vec {x_{i}}},{\vec {\beta }}))^{2}}{\sigma _{y,i}^{2}}}}
این روش را نخستین بار کارل فردریش گاوس در سال ۱۷۹۴ میلادی استفاده کرد. روش کمترین مربعات در زبان برنامه‌ی نویسی R، بیشتر نرم‌افزارهای آماری و ریاضی (مانند Excel، SPSS، MATLAB و …) و ماشین حساب‌های مهندسی وجود دارد.
نتایج مقاله :
خروجی برنامه:
دیدگاه ها