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（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 （2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。 （3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。 -err

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在字段中的数据压缩，香农 — — Fano 编码，命名的克劳德 · 香农和罗伯特 · 范诺，是一种技术构建基于一套符号和其概率 （估计或测量） 的前缀码。它是最理想的意义上说，它不能实现最低的可能预期的码字长度象哈夫曼编码 ；但是不像哈夫曼编码，它不保证所有的码字长度是否符合其理论上的理想的一位。在 Shannon 的"通信数学理论"，他 1948年条引入字段信息理论，提出了技术。该方法被归因于范诺，他稍后发表它作为一份技术报告。[1] 香农 — — Fano 编码不应混淆与香农编码，编码的方法用到 proveShannon 的无声的编码定理，或与香农 — — Fano — — 伊莱亚斯编码 （也称为埃利亚斯编码），算术编码的前奏。在香农 — — Fano 编码中，这些符号是到最不可能的从最有可能的顺序排列，然后分成两个设置，其总的概率是尽可能接近到相同的情况。所有的符号然后有分配 ； 其代码的第一位数字在第一套符号接收"0"和第二组中的符号接收"1"。只要任何带有多个成员集，这些集合，以确定它们的代码的连续数字重复相同的过程。当组已经降低到一个符号，当然，这意味着在完成 symbol 的代码并不会形成任何其他 symbol 代码的前缀。