系统辨识广义最小二乘.pptx

最小二乘与广义最小二乘法系统辨识目录1.最小二乘法介绍最小二乘估值算法广义最小二乘算法具体步骤3.系统辨识实例：最小二乘辨识结果：（2）广义最小二乘对系统的参数估计广义最小二乘仿真结果4.总结谢谢!

2024-01-27

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系统辨识广义最小二乘.pptx

2024-11-11

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系统辨识广义最小二乘.pptx

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2024-11-21

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递推最小二乘辨识.docx

实验4递推最小二乘法的实现实验报告哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系专业：自动化班级：1040101姓名：日期：2013年10月23日1．实验题目：递推最小二乘法的实现2．实验目的：熟悉并掌握递推最小二乘法的算法原理。3．实验主要原理给定系统（1）其中，为待辨识的未知参数，是不相关随机序列。为系统的输出，为系统的输入。分别测出个输出、输入值，则可写出个方程，具体写成矩阵形式，有（2）设，则式（2）可写为（3）式中：y为N维输出向量；为N维噪声向量；为维参数向量；为测量矩阵。为了尽量减小噪声对估值的影响

2024-11-08

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递推最小二乘辨识.ppt

递推最小二乘法(RLS)上一节中已经给出了LS法的一次成批型算法,即在获得所有系统输入输出检测数据之后,利用LS估计式一次性计算出估计值.成批型LS法在具体使用时不仅计算量大,占用内存多,而且不能很好适用于在线辨识.随着控制科学和系统科学的发展,迫切需要发展一种递推参数估计算法,以能实现实时在线地进行辨识系统模型参数以供进行实时控制和预报,如在线估计自适应控制和预报时变参数辨识故障监测与诊断仿真等.递推辨识算法的思想可以概括成新的参数估计值=旧的参数估计值+修正项即新的递推参数估计值是在旧的递推估计值的基

2024-09-21

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