阶次跟踪的python代码案例

以下是一个简单的阶次跟踪的Python代码案例：

import numpy as np

def order_tracking(x, y, order):
    # x: 输入信号
    # y: 输出信号
    # order: 阶次
    
    # 计算自相关矩阵
    R = np.zeros((order, order))
    for i in range(order):
        for j in range(order):
            if i >= j:
                R[i, j] = np.sum(x[i:len(x)-j] * y[j:len(y)-i])
            else:
                R[i, j] = R[j, i]
                
    # 计算自相关向量
    r = np.zeros(order)
    for i in range(order):
        r[i] = np.sum(x[i:len(x)] * y[0:len(y)-i])
        
    # 解方程
    a = np.dot(np.linalg.inv(R), r)
    
    # 计算预测信号
    y_hat = np.zeros(len(y))
    for i in range(order, len(y)):
        y_hat[i] = np.dot(a, y[i-order:i])
        
    return y_hat

这个代码实现了阶次跟踪算法的基本流程，包括计算自相关矩阵、自相关向量、解方程以及计算预测信号。在使用时，只需要将输入信号、输出信号和阶次作为函数的输入即可