摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和 估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明这种平均处理方法对和的估值具有较好的有效性和可靠性。关键词:非线性时间序列 关联积分 重构参数 平均
上传时间： 2017-07-05
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旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)算法是子空间估计的两个经典方法,它们都能够有效地估计特征子空间。程序包里面实现了用LS估计和TLS估计的ESPRIT算法。
上传时间： 2013-12-24
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程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。
上传时间： 2017-08-13
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基于累计量的奇异值－总体最小二乘法求AR参数 用奇异值－总体最小二乘法求AR参数 一般最小二乘法求AR参数 根据AR参数和自相关函数以及AR阶数用Cadzow谱估计子求出频谱密度
上传时间： 2013-12-20
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在早期阶段，直流调速系统在传动领域中占统治地位。然而，从60年代后期开始，交流电动机在工业应用领域正在取代直流电动机，交流传动变得越来越经济和受欢迎。永磁交流伺服系统作为电气传动领域的重要组成部分，在工业、农业、航空航天等领域发挥越来越重大的作用。永磁同步电动机以其特点广泛应用于中小功率传动场合，成为研究的重要领域。然而，永磁同步电动机具有较大的转动脉动，而对于这些应用场合，转矩平滑通常是基本要求。因此，对永磁交流伺服系统的应用，必须考虑其转矩脉动的抑制问题。本文针对电机传动系统中参数变化对电机性能的影响，以永磁同步电机为例，围绕如何通过参数辨识来提高永磁同步电动机的控制性能，借助自行开发的全数字永磁交流伺服系统平台，对永磁同步电动机的磁场定向控制，参数辨识，神经网络和扩展卡尔曼滤波在控制系统中的应用，抑制转矩脉动，提高系统性能几个方面展开深入的研究。 本文从永磁同步电动机及其控制系统的基本结构出发，对通过参数辨识抑制转矩脉动进行了较为细致的分析。针对不同情况，通过改进电机的控制系统，提出了多种参数辨识方法。主要内容如下： 1、基于定子磁链方程，建立了永磁同步电动机的一般数学模型。经坐标变换，得出在静止两相（α—β）坐标系和旋转两相（d—q）坐标系下永磁同步电动机电压方程和转矩方程。 2、分析了永磁同步电动机id=0矢量控制系统的工作原理，介绍了永磁同步电动基于磁场定向的矢量控制的基本概念。经对永磁同步电动机系统进行分析，推导并建立了id=0控制时整个电机系统的数学模型。 3、基于超稳定性理论的模型参考自适应控制原理，设计了一种模型参考自适应控制系统，考虑电机参数的时变性，对永磁交流伺服系统的绕组电阻和电机负载转矩辨识进行了研究，以保持系统的动态性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，对控制性能进行了验证，仿真实验证明这种方法的可行性。 4、人工神经网络具有很强的学习性能，经过训练的多层神经网络能以任意精度逼近非线性函数，因此为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本章针对永磁同步电机提出了一种以电机输出转速为目标函数的神经网络控制方案，同时应用人工神经网络理论建立和设计了负载转矩扰动辨识的算法以及相应的控制系统的补偿方法，并应用MATLAB软件进行了计算机仿真，仿真证明和传统的控制方法相比，以电机输出转速为指导值和目标函数的神经网络控制方案能有效地提高神经网络的收敛速度，能有效地改善控制系统的动态响应，具有跟踪性能好和鲁棒性较强等优点。 5、电机的参数会随着温升和磁路饱和发生变化，需进行在线实时辨识。本文利用电机的定子电流、电压和转速，采用递推最小二乘法进行在线参数辨识，该方法不需要观测的磁链信号，消除了磁链观测和参数辨识的耦合。电机状态方程由于存在状态变量的乘积项，对电机参数辨识以后，仍然是非线性方程，为了对电机状态方程进行状态估计，得到电机的参数辨识值，本文采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计，对以上方法的仿真实验得到了满意的结果。 6、本文基于数字电机控制专用DSP自行开发了全数字永磁交流伺服系统平台，通过软件实现扩展卡尔曼滤波对电阻和磁链的估计，以及基于磁场定向的空间矢量控制算法，获得了令人满意的实验结果，证明扩展卡尔曼滤波算法对电阻和磁链的实时估计是很准确的，由此构成的永磁交流伺服系统具有良好的静、动态性能。
上传时间： 2013-07-28
上传用户：凤临西北
在QPSK调制方式下，分别研究推导了基于辅助数据的极大似然比信噪比估计算法研究、基于矩的信噪比估计算法研究以及基于高阶累积量的信噪比估计算法。通过仿真比较了信噪比估计算法的性能，着重分析比较了采用的迭代次数及数据长度等参数对算法性能的影响，最终根据算法各自的特点给出了相应的适用范围。
上传时间： 2013-10-20
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功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的，有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高，同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后，我选择了现代谱估计中的AR模型法的仿真作为题目。下面给出AR模型的相关理论和仿真实现。
标签： 功率谱估计
上传时间： 2013-12-25
上传用户：yepeng139
讨论了用MATLAB实现经典谱估计的各种方法，比较了它们的性能指标，并优选它们的参数.得出了在科学研究和工程技术应用中有一定参考价值的结论
上传时间： 2015-05-01
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利用自相关函数估计基音周期，函数jiyinzhouqi，输入参数是分析语音文件名和帧移，帧移在5~10ms
上传时间： 2014-01-02
上传用户：lhc9102
第一章 概述 辨识（Identification）、状态估计和控制理论在现代控制理论中是密不可分的，它们互相渗透。辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用几乎不能没有辨识和估计技术。由此可见，辨识在科研与实际应用领域都有很高的实用价值。 所谓辨识，就是从含有噪声的输入、输出数据中提取被研究对象的数据模型。此数据模型只是过程的输入输出特性在某种意义下的近似，而近似的准确度一般取决于采样数据的精度以及辨识方法的合理性。 辨识的目的是根据过程所提供测量的数据等信息，在某种准则意义下，估计出模型的未知参数，其基本原理如图1.1所示：
标签： Identification 控制理论 辨识 状态
上传时间： 2014-01-09
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