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预报误差法参数识别-松弛算法（原理与MATLAB实例）

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简介：
本书深入探讨了基于预报误差法和松弛技术进行模型参数辨识的理论及应用，辅以详实的MATLAB编程案例，为读者提供系统的学习与实践路径。 预报误差法参数辨识-松弛算法（原理及MATLAB算例），见方崇智的《过程辨识》，清华大学出版社出版。单输入单输出情况的相关内容可在相关资源中查找。

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  • 预报误差法参数识别-松弛算法（原理与MATLAB实例）
    优质
    本书深入探讨了基于预报误差法和松弛技术进行模型参数辨识的理论及应用，辅以详实的MATLAB编程案例，为读者提供系统的学习与实践路径。 预报误差法参数辨识-松弛算法（原理及MATLAB算例），见方崇智的《过程辨识》，清华大学出版社出版。单输入单输出情况的相关内容可在相关资源中查找。
     
  • 基于预报误差法的参数辨识-松弛算法（单输入单输出MATLAB程序）
    优质
    本简介介绍了一种基于预报误差法的参数辨识技术，并结合松弛算法优化求解过程。提供单输入单输出系统的MATLAB实现代码，便于学习与应用。 预报误差法参数辨识-松弛算法（单输入单输出MATLAB程序）。有关该算法原理的详细说明文件以及双输入双输出情况请参见相关资料。
     
  • 梯度校正参数识别方法（实例与Matlab程序）
    优质
    本书介绍了梯度校正参数识别的方法，并通过具体实例和详细的MATLAB程序代码来阐述如何应用这些技术进行有效的参数估计和模型修正。 梯度校正参数辨识方法由方崇智提出，并在《过程辨识》一书中进行了阐述。该书分为两部分：第一部分讨论了确定性问题的梯度校正参数辨识方法，第二部分介绍了随机逼近法。
     
  • 力锤法模态参数识别及测试原理（以Matlab为例）
    优质
    本文章介绍了利用力锤实验进行结构模态参数识别的方法和测试原理，并通过MATLAB软件进行了具体的应用实例分析。 在实验室环境中使用小锤激励，并通过FFT方法识别结构的模态参数。
     
  • 最小二乘法参数识别方法与原理-源码
    优质
    本资源提供最小二乘法参数识别方法及其原理分析的详细代码实现，适用于工程数据建模与系统辨识。 最小二乘参数辨识方法及原理涉及利用数学模型来估计系统参数的一种技术。这种方法通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合曲线或直线，从而确定未知变量的最佳值。在实现这一过程时，通常会编写相应的源代码以自动化计算流程，并便于进一步分析和应用。
     
  • MATLAB中SOR逐次超松弛因子算法的实现
    优质
    简介：本文详细介绍了在MATLAB环境下实现逐次超松弛(SOR)算法的过程与技巧，探讨了SOR方法优化线性方程组求解效率的应用，并通过实例验证了其优越性能。 简单的线性方程组迭代解法可以通过修改系数矩阵A和常数向量b来求得解。此方法需要指定一个松弛因子w。
     
  • MATLAB参数识别小实例.zip
    优质
    本资源包含一个使用MATLAB进行参数估计的小实例，旨在帮助初学者掌握基本的模型参数识别方法和技术。通过实际操作，学习者可以加深对算法的理解，并应用于类似问题中。适合自学或教学参考。 一个关于MATLAB的系统辨识工具箱的小例子展示了如何使用该工具箱以最简洁的形式进行非线性系统的辨识操作。
     
  • 基于半定松弛的相位检索算法（STliFT）：MATLAB实现与开发
    优质
    简介：本文介绍了一种名为STliFT的相位检索算法，该算法基于半定松弛技术，并详细描述了其在MATLAB环境下的实现方法和开发过程。 这段代码是 K. Jaganathan 等人的 Matlab 实现“STFT 阶段检索：唯一性保证和恢复算法”，发表于 IEEE 信号处理选题杂志（第 10 卷，第 4 期，2016 年 6 月）。
     
  • 拉格朗日松弛法
    优质
    拉格朗日松弛法是一种优化问题求解技术，通过引入拉格朗日乘子放松原问题中的某些约束条件，简化复杂模型的求解过程。适用于解决组合优化、网络流等问题。 实现拉格朗日松弛算法可以在较短的时间内完成迭代过程，并且可以使用Matlab软件进行编程实现。
     
  • 超松弛迭代方法
    优质
    超松弛迭代方法是一种用于数值分析中求解线性方程组的加速技术。它通过对雅可比或高斯-赛德尔等基本迭代法添加加权参数来提高收敛速度，在图像处理、偏微分方程等领域有着广泛应用。 求改进计算线性方程组的超松弛迭代法源程序，现有版本可能不够精确，望高手协助优化。