Advertisement

最小二乘辨识_Matlab应用_最小二乘辨识

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 最小二乘辨识_Matlab应用_最小二乘辨识
    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。
     
  • 系统辨识中的最小二乘法
    优质
    《系统辨识中的最小二乘法》一文探讨了如何利用最小二乘法技术来估计动态系统的模型参数，是研究控制系统和信号处理领域的关键技术。 使用最小二乘法对含有噪声的输入输出数据进行系统辨识，并据此获得系统的传递函数。
     
  • 最小二乘法在MATLAB中的辨识
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件进行最小二乘法的应用与实现，并详细探讨了其在系统模型辨识领域的应用技巧和案例。 使用最小二乘法进行MATLAB辨识及编程系统仿真。
     
  • 最小二乘法在系统辨识中的应用
    优质
    本研究探讨了最小二乘法在系统辨识领域的应用，通过该方法对系统的输入输出数据进行分析建模，实现对复杂系统的准确描述与预测。 系统辨识最小二乘法程序包含相关代码。
     
  • 利用最小二乘法进行系统辨识
    优质
    本研究探讨了应用最小二乘法于系统辨识中的方法与技巧，通过优化算法准确估计系统参数，提高模型预测精度。 在系统辨识领域，对于未知的系统，我们可以通过其输入和输出信号，并利用最小二乘法来进行系统的识别工作。可以使用MATLAB进行编程实现这一过程。
     
  • 利用最小二乘法进行系统辨识
    优质
    本研究探讨了利用最小二乘法对动态系统的参数进行估计的方法，通过分析其准确性和效率，为工程和科学中的模型预测提供了一种有效工具。 在系统辨识过程中，对于未知的系统，可以通过分析系统的输入和输出信号，并利用最小二乘法来进行系统建模。可以使用MATLAB编程来实现这一过程。
     
  • GLS_ARARX系统辨识；广义最小二乘法
    优质
    简介：GLS_ARARX系统辨识采用广义最小二乘法(GLS)对时变及非线性动态系统进行参数估计，适用于具有自相关噪声和共变量的复杂环境。 系统辨识涉及针对CARAR（可控自回归自回归）线性模型的辨识算法，并且其实例实现代码融入了最小二乘因子。
     
  • LMS.rar_lms_pay8hr_最小二乘法参数辨识_模型识别
    优质
    本资源包包含使用最小二乘法进行参数估计和模型识别的研究资料与代码，适用于工程及科学领域中的系统建模。适合需深入理解并应用此方法的学者和技术人员。 通过辨识参数并进行迭代计算，可以应用于各种经典模型的参数估计。其中，经典最小二乘法是一种常用的方法。
     
  • 增广最小二乘法是对最小二乘法的简易扩展——参数辨识中的最小二乘法原理与应用
    优质
    本文介绍了增广最小二乘法作为最小二乘法的一种简化扩展形式，在参数辨识领域中的基本原理及其广泛应用。 增广最小二乘法是基于最小二乘法的一种扩展方法，通过增加参数向量θ和数据向量h(k)的维度来同时辨识过程模型参数与噪声模型参数。因此，在这种意义上被称为增广最小二乘法。在实际应用中发现，噪声模型参数估计值收敛的速度通常比过程模型参数慢，并且从实用角度来看，不宜过分提高噪声模型的阶次。 3.4.2 节将详细介绍增广最小二乘法的基本原理及算法特点。