传递函数辨识(25):自回归输出误差自回归滑动平均系统的辅助模型递阶广义增广递推参数估计

利用递阶辨识原理、多新息辨识理论,研究和提出AR-OEARMA系统的辅助模型递阶广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递阶广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度算法、辅助模型递阶广义增广最小二乘算法、辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘算法.这些辅助模型递阶递推辨识方法可...     

类多变量方程误差类系统的递阶多新息辨识方法

根据递阶辨识原理,研究了类多变量方程误差系统和类多变量方程误差ARMA系统递阶随机梯度方法和递阶梯度迭代方法、递阶最小二乘方法和递阶最小二乘迭代方法.进一步利用多新息辨识理论,推导了递阶多新息梯度辨识方法和递阶多新息最小二乘辨识方法.为减小计算量,推导了基于滤波的类多变量方程误差ARMA系统递阶辨识方法和递阶多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,并给出了计算参数估计的步骤.     

传递函数辨识(19):有限脉冲响应滑动平均系统的递阶递推增广参数估计

针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理,研究了递阶增广随机梯度算法、递阶多新息增广随机梯度算法、递阶增广梯度算法、递阶多新息增广梯度算法、递阶增广最小二乘算法、递阶多新息增广最小二乘算法等.这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中.     

滤波辨识(10):多变量Box-Jenkins系统的滤波辅助模型递阶广义增广参数辨识

针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

传递函数辨识(20):有限脉冲响应滑动平均系统的递阶增广迭代参数估计

针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理和迭代搜索技术,研究了递阶增广梯度迭代算法、递阶增广最小二乘迭代算法、递阶多新息增广梯度迭代算法、递阶多新息增广最小二乘迭代算法等。这些辨识方法可以推广到有色噪声干扰的线性和非线性随机系统中。     

传递函数辨识(24):线性回归系统的变间隔递阶迭代参数估计

变间隔辨识概念是处理损失数据系统和稀少量测数据系统辨识的一种有效方法.利用变间隔辨识概念和递阶辨识原理,研究了线性回归系统的变间隔递阶梯度迭代辨识方法、变间隔递阶多新息梯度迭代辨识方法、变间隔递阶最小二乘迭代辨识方法、变间隔递阶多新息最小二乘迭代辨识方法等.这些变间隔递阶迭代辨识方法可以推广到其他有色噪声下的线性和非线...     

传递函数辨识(21):线性回归系统的递阶递推参数估计

利用递阶辨识原理,研究了线性回归系统的递阶最小二乘辨识算法、递阶多新息最小二乘辨识算法、递阶随机梯度辨识算法、递阶多新息随机梯度辨识算法、递阶递推梯度辨识算法、递阶多新息递推梯度辨识算法等.这些辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中。     

滤波辨识(5):输出误差自回归滑动平均系统的滤波辅助模型递推广义增广参数估计

针对输出误差自回归滑动平均系统,即Box-Jenkis系统,利用滤波辨识理念,研究和提出了滤波辅助模型广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广投影辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

滤波辨识(7):类多变量方程误差ARMA系统的滤波递阶广义增广参数辨识

针对类多变量方程误差自回归滑动平均(M-EEARMA-like)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波递阶广义增广梯度辨识方法、滤波递阶多新息递推广义增广梯度辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。