QR分解技术在递推系统辨识中的应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 综述 | 第11-17页 |
| ·系统辨识的发展 | 第11-12页 |
| ·系统辨识的基础 | 第12-14页 |
| ·系统辨识的形式和原理 | 第14-15页 |
| ·系统辨识的最小二乘法 | 第15页 |
| ·论文的主要工作和组织结构 | 第15-17页 |
| 2 单变量系统的参数辨识 | 第17-39页 |
| ·参数辨识的最小二乘法 | 第17-19页 |
| ·LS的QR分解实现 | 第19-21页 |
| ·QR分解的实现方法 | 第21-24页 |
| ·单变量系统的递推辨识 | 第24-38页 |
| ·递推算法 | 第24-31页 |
| ·含有遗忘因子的情况 | 第31-35页 |
| ·数据启动 | 第35-37页 |
| ·性能分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 多变量系统参数辨识的子系统法 | 第39-59页 |
| ·多变量系统的降维实现 | 第39-40页 |
| ·子系统辨识算法 | 第40-45页 |
| ·子系统的最小二乘法 | 第40-41页 |
| ·子系统递推算法 | 第41-45页 |
| ·系统递推辨识 | 第45-49页 |
| ·输入变换 | 第45-46页 |
| ·各子系统的参数辨识 | 第46-48页 |
| ·数据启动 | 第48-49页 |
| ·仿真结果 | 第49-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 4 多变量系统参数辨识 | 第59-75页 |
| ·多变量的传递函数模型 | 第59-60页 |
| ·多变量系统的最小二乘法 | 第60-63页 |
| ·最小二乘估计的结论 | 第60-61页 |
| ·下三角矩阵的结构 | 第61-63页 |
| ·多变量的递推辨识 | 第63-67页 |
| ·递推辨识实现 | 第63-65页 |
| ·数据启动问题 | 第65页 |
| ·递推调用 | 第65-67页 |
| ·仿真结果 | 第67-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 5 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 作者简历 | 第79-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
