針對標(biāo)準(zhǔn)倍頻雙頻正弦信號和含有初始相位不同頻率雙頻信號的建模問題,利用離散觀測數(shù)據(jù)估計(jì)信號模型的特征參數(shù),研究和提出了動態(tài)數(shù)據(jù)下梯度辨識方法、動態(tài)數(shù)據(jù)下隨機(jī)梯度辨識方法、滑動數(shù)據(jù)窗多新息隨機(jī)梯度辨識方法、遞增數(shù)據(jù)長度下遞推梯度辨識方法、遞增數(shù)據(jù)長度下牛頓遞推辨識方法等,給出了幾個(gè)典型辨識算法的計(jì)算步驟。 

【文章來源】：青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017,38(02)

【文章頁數(shù)】：17 頁

【文章目錄】：
1 標(biāo)準(zhǔn)倍頻雙頻正弦信號
    1.1 動態(tài)數(shù)據(jù)下梯度辨識方法
    1.2 動態(tài)數(shù)據(jù)下隨機(jī)梯度辨識方法
        1.2.1 隨機(jī)梯度辨識方法
        1.2.2 派生的梯度類辨識方法
        1.2.3 修正遺忘因子隨機(jī)梯度辨識算法
    1.3 滑動數(shù)據(jù)窗多新息梯度辨識方法
        1.3.1 多新息隨機(jī)梯度辨識算法
        1.3.2 加權(quán)多新息隨機(jī)梯度辨識算法
        1.3.3 遺忘因子多新息隨機(jī)梯度辨識算法
        1.3.4 多新息投影辨識算法
        1.3.5 修正多新息隨機(jī)梯度辨識算法
    1.4 遞增數(shù)據(jù)長度下遞推梯度辨識方法
        1.4.1 遞推梯度辨識算法
        1.4.2 遺忘因子遞推梯度辨識算法
        1.4.3 加權(quán)遺忘因子遞推梯度辨識算法
    1.5 遞增數(shù)據(jù)長度下牛頓遞推辨識方法
        1.5.1 牛頓遞推辨識算法
        1.5.2遺忘因子牛頓遞推辨識算法
        1.5.3加權(quán)牛頓遞推辨識算法
        1.5.4加權(quán)遺忘因子牛頓遞推方法
2 含初始相位不同頻率雙頻正弦信號
    2.1 動態(tài)數(shù)據(jù)下梯度辨識方法
    2.2 動態(tài)數(shù)據(jù)下隨機(jī)梯度辨識方法
    2.3 滑動數(shù)據(jù)窗多新息隨機(jī)梯度辨識方法
    2.4 遞增數(shù)據(jù)長度下隨機(jī)梯度辨識方法
        2.4.1 遞推梯度辨識算法
        2.4.2加權(quán)修正遺忘因子遞推梯度辨識算法
    2.5遞增數(shù)據(jù)長度下牛頓遞推辨識方法
3 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]信號建模（1）:單頻率信號[J]. 丁鋒,徐玲,劉喜梅.  青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(01)
[2]損失數(shù)據(jù)線性參數(shù)系統(tǒng)的遞推最小二乘辨識方法[J]. 丁鋒,汪菲菲.  控制與決策. 2016(12)
[3]系統(tǒng)辨識算法的復(fù)雜性、收斂性及計(jì)算效率研究[J]. 丁鋒.  控制與決策. 2016(10)
[4]時(shí)變系統(tǒng)辨識方法及其收斂定理[J]. 丁鋒,楊慧中,紀(jì)志成.  江南大學(xué)學(xué)報(bào). 2006(01)
[5]Modeling and Identification of Multirate Systems[J]. Feng DING Tongwen CHEN (Department of Electrical and Computer Engineering University of Alberta, Edmonton, Alberta, T6G 2V4 Canada).  自動化學(xué)報(bào). 2005(01)



本文編號：3344897