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动态系统辨识:导论与应用(第二部分)

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简介:
《动态系统辨识:导论与应用》第二部分深入探讨了动态系统的建模、分析和控制技术,提供了丰富的理论知识及实用案例,是科研人员和工程师不可或缺的参考书。 由于本网站一次最多只能上传100MB,而本电子资源质量很高且体积较大,因此将其分为两次上传,请确保下载完整并解压文件以获得完整的《动态系统辨识 导论与应用》内容。

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    《动态系统辨识 导论及应用(第一部分)》介绍了动态系统辨识的基本概念、方法及其在工程实践中的应用,适合初学者入门。 由于本网站一次最多只能上传100MB,而《动态系统辨识 导论与应用》这一电子资源质量很好但体积较大,因此将其分为两次上传,请下载全部文件并解压。
  • 灰色五版)
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    《灰色系统理论与应用(第五版)》第二部分深入探讨了灰色系统理论的应用实践,包括建模、预测及决策分析等核心议题。 灰色系统理论及其应用(第五版)超清第二卷,分两卷压缩格式提供。
  • 优质
    《系统辨识理论与应用》一书深入浅出地介绍了系统辨识的基本概念、方法及其在工程实践中的应用,适合相关专业的学生和工程师阅读参考。 系统辨识理论及应用适用于研究生和本科生的PPT文件。
  • Kalman滤波理版)
    优质
    《Kalman滤波理论与导航系统应用(第二版)》全面介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其在导航系统中的实际应用,是学习现代导航技术不可或缺的参考书。 《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》一书由付梦印和邓志红合著,并由科学出版社出版。这本书深入探讨了Kalman滤波的原理以及它在导航系统中的实际应用。
  • 数据挖掘
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    《数据挖掘导论(第二部分)》深入探讨了高级数据挖掘技术与方法,涵盖关联规则、分类、聚类及异常检测等领域,旨在为读者提供全面的数据分析能力。 这是压缩文件的第二部分,《数据挖掘导论》包含完整中文版、英文版PPT以及习题答案,均在压缩包内提供。一共有两个解压文件,需要下载完所有文件后才能进行解压缩。
  • MATLAB程序在算法中的
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    本部分探讨了MATLAB编程语言在系统辨识领域的应用,详细介绍了如何利用其内置工具箱进行模型识别、参数估计及仿真分析。 test2: 一、 基本最小二乘法一次算法 二、 基本最小二乘法递推算法 三、 最小二乘遗忘因子一次完成算法 四、 最小二乘遗忘因子递推算法 五、 最小二乘限定记忆算法 六、 最小二乘偏差补偿算法 七、 增广最小二乘算法 八、 广义最小二乘算法 test3: 一、 辅助变量自适应滤波算法 二、 辅助变量纯滞后算法 三、 辅助变量Tally原理算法 四、 多级最小二乘算法 五、 各类改进最小二乘算法的特点 test4: 1. 第二类随机性辨识问题的梯度校正 2. 随机牛顿法 test5: 1. 递推的极大似然估计 2. 预报误差参数辨识 test7: 1. 一阶惯性+纯滞后环节-----两点法 2. 面积法 3. levy法
  • 户理中的
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    本研究探讨了用户理论在系统辨识领域的应用价值,分析了其对提高模型准确性和实用性的重要影响,并提出了一系列创新性的解决方案。 系统辨识以及使用MATLAB辨识工具箱的相关专著非常值得学习。这是中文翻译版本。
  • 最小乘法在中的及其理
    优质
    本文探讨了最小二乘法在系统辨识领域的应用,并深入分析其背后的理论基础与适用条件,旨在为相关研究提供参考。 本段落探讨了最小二乘的原理及其衍生方法,并进行了相互比较。通过举例仿真分析了加权递推最小二乘法,并得出了相应的仿真结果。
  • 最小_Matlab_最小
    优质
    本资源深入讲解了利用Matlab进行最小二乘法辨识的技术与实践,涵盖理论基础、算法实现及案例分析,适合科研和工程人员学习。 最小二乘辨识是一种常用的参数估计方法,在系统识别、信号处理等领域有着广泛的应用。该方法通过最小化误差平方和来求解模型参数,从而实现对系统的准确描述与预测。