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canshubainshi
- 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参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止-Generalized least squares algorithm structure, generalized recursive least squares every step of
RML
- 极大似然估计法用于系统模型辨识，需要构造一个以观测数据和未知参数为自变量的似然函数。-Maximum likelihood estimation method for system model identification, the need to construct a likelihood function as independent variables to the observed data and the unknown p
guochengbiasnhi-zyc_new
- 这些程序是朱毅才老师过程辨识参数书的源程序，是问他本人要的，很珍贵，在此分享，希望对过程辨识的研究人员有很大的帮助-These procedures the teacher Zhu Yi before the process of identification of the source of the argument of the book, and asked his very precious to share this, res
yiwangyinzi
- 用于模型参数的在线辨识，能有效地实现参数的整定等-For online identification of the model parameters, tuning parameters
BPNN
- BP神经网络，用于辨识系统逆模型。模型为汽车动力学模型实时参数。-BP neural network recognition system inverse model. The model for real-time vehicle dynamics model parameters.
least
- 采用递推最小二乘辨识系统参数 新获得的参数作为下一次递推的旧参数-Parameters identification of least squares
least-square
- 最小二乘法，可根据系统输入输出数据，辨识出系统参数模型！-The least squares method, according to the system input and output data, identify the system parameter model!
w
- 利用matlab实现下面的问题：其中u(k)和z(k)分别为模型的输入和输出变量；v(k)为零均值、方差为1、服从正态分布的白噪声；为噪声的标准差；利用得到的u(k)和z(k)来辨识模型的阶次和参数。-Using matlab to achieve the following questions: where u (k) and z (k) respectively, the input and output variables of
LEVY
- levy法编制辨识程序，基本精确辨识了系统各个参数，因为误差准则的原因，系数略有差别。-levy convention identification procedures, precise identification of the basic parameters of the system, because of the reason of the error criterion, the coefficient slightly
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方
b
- 利用最小二乘法对系统参数进行辨识，从而能够得到系统的模型-Using the least squares method to the identification of system parameters, which can be obtained to the system model
GPC-for-matlab
- 这是一个从书本上敲打上去的关于GPC的程序。非最小相位系统采用RLS辨识参数，输入为方波信号-This is a beat up books on the GPC program. Non-minimum phase system uses the the RLS identification parameters input square wave signal
the-forgetting-factor-method-
- 系统辨识与参数估计中的遗忘因子法Matlab编程-the forgetting factor method of Matlab programming for System identification and parameter estimation
bianshi
- 系统辨识参数,未知系统结构，通过实验数据辨识验证系统的阶次和系统结构参数-System identification parameters
erweifeixianxing
- 在程序设计和调试过程中①只要在程序中增加类似m或n的循环语句，便可用神经网对三维或三维以上的非线形函数训练，也可以用在复杂系统二个以上独立变量、任意维非线性动态参数的辨识-In program design and debugging process ① similar increase in the program as long as m or n of the loop, you can use the neural networ
dynamic-matrix-control-algorithm
- 动态矩阵控制算法，以递推辨识参数作为预测模型参数，递推辨识参数作为被控对象参数-Dynamic matrix control algorithm to recursive identification parameters as the predictive model parameters, recursive identification parameters as the controlled object parameter
bayes
- 基于贝叶斯的参数估计 可用于系统参数的辨识,贝叶斯估计精度高收敛快一致性好-bayes parameter estimation
bianshiGPC
- 自校正广义预测控制，通过自动辨识模型参数得到理想曲线-selfturning gpc matlab program
guangyizuixiaoercheng
- 同余法生成白噪声，并且利用最小二乘法辨识参数，最终实现广义最小二乘拟合值，仿真可直观见效果，直观！-Congruential method to generate white noise, and identified parameters using the least squares method, the final realization of the generalized least squares fitted value
System-identification
- 系统辨识作业 考虑如下模型 z(k)-1.5z(k-1)+0.7z(k-2)=u(k-1)+0.5u(k-2)+v(k) 其中v(k)是均值为0，方差为1的白噪声。根据模型生成数据，采用递推最小二乘法对模型参数进行辨识，要求绘出各参数随时间的变化曲线。 -"System identification" computer test 。Consider the following model Z (k) to 1.5 of