在系统辨识过程中,估计模型阶次的F检验法
上传时间： 2016-08-16
上传用户：changeboy
matlab三阶自适应推导模型，可以满足理想要求，努力多日的结果
上传时间： 2014-01-07
上传用户：sdq_123
按FPE定阶的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪声：Gauss.txt 程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。 程序运行结果如下： n: 1 判断阶次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判断阶次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判断阶次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判断阶次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判断阶次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判断阶次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 从以上结果可以看出，当n=5时，fpe值最小，所以这时的模型阶次和参数估计值为最优结果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771
上传时间： 2013-12-11
上传用户：yd19890720
估计模型阶次的很有效的方法，调试通过，没有任何问题。
标签： 模型
上传时间： 2016-11-13
上传用户：vodssv
同时辨识模型阶次和参数的算法，源自于潘立登的系统建模与辨识。
上传时间： 2014-01-03
上传用户：shinesyh
二阶自回归信号模型AR（2） 希望能对大家有用 献给大家了
上传时间： 2013-12-04
上传用户：x4587
自编函数实现AR模型的最小二乘估计（AR阶数=4）
上传时间： 2016-11-26
上传用户：royzhangsz
二阶系统分析对于控制和测试系统都是非常重要的基础研究,该系统模型形式代表了多种工程应用领域中的动力学特征.
上传时间： 2017-01-30
上传用户：xieguodong1234
使用模糊算法的PID控制一阶倒立摆,通过使用模糊控制中的T-S模型得以实现
上传时间： 2017-03-17
上传用户：love_stanford
摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法的预处理提 供一种有效的手段。
上传时间： 2014-08-06
上传用户：litianchu
