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基于高阶统计理论的线性与非线性系统辨识的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
致谢第9-14页
第一章 绪论第14-18页
 参考文献第17-18页
第二章 理论基础第18-39页
   ·系统建模与辨识第18-20页
     ·基本概念第18-19页
     ·系统辨识的基本步骤第19页
     ·系统辨识的基本方法第19-20页
   ·高阶统计量及高阶谱第20-34页
     ·矩(Moments)与累积量(Cumulants)的定义第20-21页
     ·矩与累积量间的关系第21页
     ·累积量的基本性质第21-22页
     ·平稳随机过程的矩与累积量第22-24页
     ·其它相关概念第24-25页
     ·高阶累积量谱及其相关的概念第25-30页
     ·非高斯非最小相位线性时不变系统的累积量谱及其性质第30-31页
     ·高阶谱的估计及其特性第31-33页
     ·非线性随机过程的检测和表征第33-34页
   ·人工神经网络的基本原理第34-36页
   ·本章小结第36-38页
 参考文献第38-39页
第三章 基于输入输出三阶累积量的非高斯非最小相位ARMA模型的最小平方递推辨识第39-58页
   ·引言第39-41页
   ·辨识MA子模型的CRLS算法第41-45页
   ·辨识ARMA及AR子模型的CRLS算法第45-47页
   ·有关算法的讨论第47-51页
   ·仿真及分析第51-54页
   ·本章小结第54-55页
 附录第55-56页
 参考文献第56-58页
第四章 基于含噪声信号的三阶累积量对非高斯非最小相位ARMA模型的完全辨识第58-74页
   ·引言第58-59页
   ·问题的提出第59-62页
   ·依模型阶次递推的ARMA辨识算法第62-63页
   ·算法收敛性分析第63-64页
   ·仿真及分析第64-70页
   ·本章小结第70页
 附录第70-72页
 参考文献第72-74页
第五章 基于三阶累积量对非最小相位ARMA模型的半盲辨识第74-91页
   ·引言第74-76页
   ·ARMA模型的半盲辨识第76-84页
   ·仿真及分析第84-88页
   ·本章小结第88-89页
 参考文献第89-91页
第六章 基于三阶累积量对非最小相位ARMA模型的全盲辨识第91-99页
   ·MA子模型的完全盲辨识第91-92页
   ·仿真及分析第92-97页
   ·本章小结第97-98页
 参考文献第98-99页
第七章 基于受约束神经网络的二次非线性系统的盲辨识第99-112页
   ·引言第99-101页
   ·问题的基本描述第101-102页
   ·受约束网络的结构第102-103页
   ·网络的训练第103-104页
   ·仿真及讨论第104-108页
   ·本章小结第108页
 附录第108-110页
 参考文献第110-112页
第八章 实际火车振动信号的建模第112-116页
   ·引言第112-113页
   ·ARMA线性模型的建立第113页
   ·二次非线性模型的建立第113-115页
   ·本章小结第115页
 参考文献第115-116页
第九章 基于高阶统计量的二次非线性系统的可盲辨识性第116-127页
   ·引言第116-117页
   ·问题的提出第117页
   ·系统的可盲辨识性第117-123页
   ·仿真讨论第123-125页
   ·本章小结第125-126页
 参考文献第126-127页
第十章 基于累积量神经网络的一般非线性系统辨识第127-140页
   ·引言第127-128页
   ·基于神经网络的非线性模型第128-129页
   ·网络的训练算法第129-131页
   ·仿真讨论第131-136页
   ·本章小结第136-137页
 参考文献第137-140页
第十一章 结束语第140-142页
攻读博士学位期间已发表和待发表的学术论文第142-143页

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