非最小相位SIMO 系统的盲辨识方法

Least squares model identification algorithm

最小二乘参数辨识matlab程序,里面注释比较详细。

过程辨识说明： 对应的是菜单中“最小二乘法”的那个。过程辨识，就是根据一个模型的输入数据及对应的输出数据(采样值，非连续)来预测下一个输入采样点对应的输出会是多少。最后辨识出来的结果是形如下面的表达式

本书从MATLAB仿真角度系统介绍了控制系统中常用的系统辨识方法及其应用案例，重点介绍了最小二乘参数辨识方法、极大似然参数辨识方法、传递函数的时域和频域辨识、神经网络辨识和模糊系统辨识。同时还介绍了智

基于经典最小二乘法和BP神经网络算法的系统辨识，内含MATLAB算法实例

系统辨识与参数估计最小二乘法MATLAB

联合对角化能够成功解决盲分离问题, 但在求解时会得到非期望的奇异解, 从而无法完全分离出源信号. 鉴于此, 提出一种用于线性卷积混合盲分离的联合对角化方法, 将卷积混合模型变换为瞬时模型, 并对变换后

归一化多通道LMS自适应盲辨识算法

物联网(IoT)、可穿戴产品是当前市场的热门话题,正在拥有越来越多的“粉丝“。而为了满足终端用户的需求,设计工程师则面临诸多挑战:电池工作寿命、电源方案尺寸等问题。Maxim最新推出的SIMO电源技术

系统辨识,就是用未知系统的观测数据(输入,输出数据)来建立该系统数学模型的理论和方法。