滤波辨识(6):输出误差自回归滑动平均系统的滤波辅助模型广义增广迭代参数估计

输出误差自回归滑动平均模型也称为Box-Jenkins模型。针对Box-Jenkins系统,基于滤波辨识理念,研究和提出了滤波辅助模型广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广投影迭代辨识方法、滤波辅助模型广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法。这些滤波辅助模型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。     

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。     

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。     

传递函数辨识(22):线性回归系统的递阶迭代参数估计

利用迭代搜索和递阶辨识原理,以线性回归系统为例,讨论了递阶梯度迭代辨识方法、递阶多新息梯度迭代辨识方法、递阶最小二乘迭代辨识方法、递阶多新息最小二乘迭代辨识方法,并给出引入加权因子和遗忘因子的递阶迭代辨识方法等.这些迭代辨识方法可以推广到有色噪声的随机系统中.     

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...     

滤波辨识(1):有限脉冲响应滑动平均系统的滤波增广参数估计

利用滤波辨识理念,研究和提出了有限脉冲响应滑动平均系统的滤波增广随机梯度辨识方法、滤波多新息增广随机梯度辨识方法、滤波递推增广梯度辨识方法、滤波多新息递推增广梯度辨识方法、滤波递推增广最小二乘辨识方法、滤波多新息递推增广最小二乘辨识方法。这些滤波增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性多变量和非线性多变量随机系统中。     

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...     

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。     

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.     

滤波辨识(9):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广参数辨识

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、滤波递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、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。     

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.     

传递函数辨识(18):输出误差模型的辅助模型递阶迭代参数估计

针对输出误差系统,利用迭代搜索原理,研究了辅助模型梯度迭代算法、辅助模型最小二乘迭代算法、辅助模型多新息梯度迭代算法、辅助模型多新息最小二乘迭代算法;利用递阶辨识原理,研究了辅助模型递阶梯度迭代算法、辅助模型递阶多新息梯度迭代算法、辅助模型递阶最小二乘迭代算法、辅助模型递阶多新息最小二乘迭代算法等.这些辨识方法可以推广...     

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。     

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.     

传递函数辨识(10):基于频率响应的迭代参数估计方法

利用系统的频率特性观测数据,研究和提出一般传递函数参数的迭代辨识方法,包括梯度迭代辨识方法、多新息梯度迭代辨识方法、最小二乘(迭代)辨识方法、多新息最小二乘(迭代)辨识方法,以及联合迭代辨识方法和耦合迭代辨识方法。文中的方法对一般线性时不变系统传递函数参数辨识是有效的,对共轭极点、重极点等没有限制。     

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(7):基于脉冲响应的递阶迭代参数估计方法

基于系统的脉冲响应观测数据,利用梯度搜索和牛顿搜索,研究和提出辨识系统传递函数参数的递阶(多新息)梯度迭代方法、递阶(多新息)牛顿迭代方法、递阶递推梯度迭代方法及递阶递推牛顿迭代方法等。文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭极点、重极点传递函数参数的辨识以及任意非线性函数的参数估计。     

传递函数辨识(14):频率响应迭代参数估计(串联情形)

针对不同一阶环节串联而成的系统,基于系统的幅频特性和相频特性观测数据,分别研究了幅频特性、相频特性、幅频相频联合、幅频相频耦合的梯度迭代算法、多新息梯度迭代算法、牛顿迭代算法和多新息牛顿迭代算法等。文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭零点极点、重零点极点传递函数的参数辨识以及任意非线性函数的参数估计。