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  1. 随机信号处理的新方法

  2. 年来,高阶谱H(igher一derrsPectar一05)和神经网络引起了广泛的兴趣。在理论研究 和应用方面都取得很大的进展。我们研究高阶谱主要有下歹纽三方面的原因:提取偏离高 斯特性以外的信息;恢复信号的正确的相位信息;在时间序列分析中,检测和表征信号的 非线性特性。在时间序列分析和系统辨识中,利用神经网络的一个主要原因就是前向神 经网络逼近任意连续有界函数的能力。 本论文基于高阶谱和神经网络,在随机信号的处理方面作者作了以下几方面的工作: 我们首先提出Sims-aPi一l让改de回归神经网
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-10-28
    • 文件大小:9mb
    • 提供者:xueying9827
  1. 矩阵上三角化的递推Househoider变换格式及其应用

  2. 系统辨识,householder变换,建模,阶次估计
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-12-16
    • 文件大小:215kb
    • 提供者:qiqi198711
  1. 统计信号处理:非高斯信号处理及其应用

  2. 本书主要介绍非高斯信号处理(包括基于高阶统计量和分数低阶统计量的信号处理)的理论、方法及其应用。全书分为9章,内容包括:高斯过程与二阶统计量,高阶累积量和高阶谱,Alpha稳定分布与分数低阶统计量,基于以上信号的处理方法,基于分数低阶统计量数字信号处理的应用等。 第1章 绪论 1.1 预备知识 1.1.1 信号与信号处理的概念 1.1.2 随机变量及其分布 1.1.3 随机信号及随机过程 1.1.4 统计信号处理的原理与方法 1.2 矩理论简介 1.2.1 矩及统计量的概念 1.2.2 二阶统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-01-14
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:skywater928
  1. 多变量系统状态空间模型的递阶辨识.pdf

  2. 多变量系统状态空间模型的递阶辨识.pdf 一篇介绍子空间辨识的基础文章,仅供参考~
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-04-05
    • 文件大小:364kb
    • 提供者:blade810101
  1. 递推最小二乘法(RLS)及模型阶次辨识(F-Test)

  2. 系统辨识课上的实验作业,该压缩文件里包含我的实验报告以及matlab源代码,包括由M序列产生白噪声,递推最小二乘法以及使用F-Test法进行模型阶次辨识,比较适合学生。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-18
    • 文件大小:367kb
    • 提供者:nejnce
  1. 递推最小二乘估计及模型阶次辨识

  2. 递推最小二乘估计及模型阶次辨识. 递推最小二乘估计及模型阶次辨识
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-10-21
    • 文件大小:129kb
    • 提供者:casc5yan2012
  1. 递阶辨识原理与方法

  2. 递阶辨识是系统辨识的一个重要分支. 而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线性参数系统以及非线性系统的辨识问题。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-12-31
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:lvzhao1207
  1. 系统辨识最新资料

  2. 系统辨识最新资料 描述了系统辨识方面的最新的研究进展非常有意义
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-10-09
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:roboit
  1. 系统辨识部分算法matlab程序

  2. test2: 一、 基本最小二乘法一次算法 二、 基本最小二乘法递推算法 三、 最小二乘遗忘因子一次完成算法 四、 最小二乘遗忘因子递推算法 五、 最小二乘限定记忆算法 六、 最小二乘偏差补偿算法 七、 增广最小二乘算法 八、 广义最小二乘算法 test3: 一、 辅助变量自适应滤波算法 二、 辅助变量纯滞后算法 三、 辅助变量Tally原理算法 四、 多级最小二乘算法 五、 各类改进最小二乘算法的特点 test4: 1、 第二类随机性辨识问题的梯度校正 2、 随机牛顿法 test5: 1、
  3. 所属分类:软件测试

    • 发布日期:2013-10-19
    • 文件大小:435kb
    • 提供者:kuaizi_sophia
  1. 自适应控制——带遗忘因子的递推最小二乘法

  2. 开环系统参数辨识,带遗忘因子的递推最小二乘估计法(FFRLS),系统为单入单出的CAR(带控制量的自回归模型)模型,三阶系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-06-04
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:u012493531
  1. 递推最小二乘法及模型阶次辨识

  2. 递推最小二乘法及模型阶次辨识,含有实验报告,可供参考。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-04-17
    • 文件大小:367kb
    • 提供者:qq_43403388
  1. 递推最小二乘估计(RLS)及模型阶次辨识(F-Test).zip

  2. 递推最小二乘估计(RLS)及模型阶次辨识(F-Test)matlab程序,可直接运行,结果分析见博客。
  3. 所属分类:专业指导

  1. 最全系统辨识源代码,包括多种最小二乘法,极大似然法,模型阶数辨识等

  2. 本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下: 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修* 12 1.
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-06-14
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:qq_36784544
  1. 最小二乘参数辨识共享及答疑-LSE.mdl

  2. 最小二乘参数辨识共享及答疑-LSE.mdl 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数,有限定记忆最小二乘递归算法的(辨识量测噪声为白噪声的系统参数),有广义最小二乘算法的(辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声),递归算法辨识结果正确,但广义最小二乘辨识出来系统参数正确,但噪声参数不正确,大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构,广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法,先把噪声参数和模型参数均给个初值,然后第一步先假设噪声参数已知,用最小二乘估计出模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-12
    • 文件大小:36kb
    • 提供者:weixin_39841856
  1. 最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m

  2. 最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数,有限定记忆最小二乘递归算法的(辨识量测噪声为白噪声的系统参数),有广义最小二乘算法的(辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声),递归算法辨识结果正确,但广义最小二乘辨识出来系统参数正确,但噪声参数不正确,大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构,广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法,先把噪声参数和模型参数均给个初值,然后第一步先假设噪声参数已知,用最小二乘估计出
  3. 所属分类:其它

  1. 煤矿危险源多层递阶模型及风险评价

  2. 为研究有效的煤矿生产系统危险源信息表述方法以提高现场安全评价的可操作性,促进煤矿隐患风险预控与管理,针对煤矿危险源信息庞杂多变且难于辨识与控制的问题,基于霍尔三维结构模式和因素空间理论,建立煤矿危险源三维多粒度结构和危险源因素空间,并运用有限覆盖思想构建煤矿危险源多层递阶结构模型。在此基础上,研究利用煤矿危险源辨识信息建立动态安全评价体系及指标量化的方法;运用熵权法动态确定指标权值,运用灰色关联分析法描述评价指标量化值对于设定评价目标的接近程度,确定评价等级。结果表明:煤矿危险源多层递阶结构的建
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-27
    • 文件大小:246kb
    • 提供者:weixin_38746166
  1. 基于递阶辨识原理和梯度搜索的一类多变量系统迭代参数估计

  2. 基于递阶辨识原理和梯度搜索的一类多变量系统迭代参数估计
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:523kb
    • 提供者:weixin_38713061
  1. 有记忆功率放大器的辨识

  2. 为了估计正交频分复用(OFDM)通信系统里有记忆高功率放大器(HPA)的特性,给出一种在线辨识方法.应用基带里的复数Wiener-Hammerstein模型(WHM)描述未知HPA的输入输出关系,并用一个有记忆的幂级数模型(PSMWM)去近似这个HPA,进而通过赤池情报量准则(AIC)来确定有记忆幂级数模型的阶数,应用递推最小二乘法在线估计HPA特性的参数.并用数字仿真实例证明了所给出的辩识方法是有效的,并具有快速收敛特性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:313kb
    • 提供者:weixin_38672731
  1. 带优选聚类算法的 RBF 网络辨识器及应用

  2. 以RBF 神经网络为模型框架, 解决非线性系统的辨识问题。 针对RBF 网络的结构辨识问题, 提 出一种优选聚类算法, 并用该算法, 依据输入样本优选确定RBF 神经网络的隐含层节点个数, 采用新型 二阶递推学习算法估计RBF 网络中的参数和权值。上述混合算法, 同时解决了RBF 网络结构和参数辨 识问题, 大大提高了RBF 网络的建模和预测精度。应用实例表明了所提出方案的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:333kb
    • 提供者:weixin_38713167
  1. 非均匀Hammerstein-Wiener 系统的递阶随机梯度辨识算法

  2. 针对一类非均匀数据采样Hammerstein-Wiener 系统, 提出一种递阶多新息随机梯度算法. 首先基于提升技术, 推导出系统的状态空间模型, 并考虑因果约束关系, 将该模型分解成两个子系统, 利用多新息遗忘随机梯度算法辨识出此模型的参数; 然后, 引入可变遗忘因子, 提出一种修正函数并在线确定其大小, 提高了算法的收敛速度及抗干扰能力. 仿真实例验证了所提出算法的有效性和优越性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:215kb
    • 提供者:weixin_38670065
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