信号建模（2）:双频率信号

发布时间：2021-08-15 16:30

　　针对标准倍频双频正弦信号和含有初始相位不同频率双频信号的建模问题,利用离散观测数据估计信号模型的特征参数,研究和提出了动态数据下梯度辨识方法、动态数据下随机梯度辨识方法、滑动数据窗多新息随机梯度辨识方法、递增数据长度下递推梯度辨识方法、递增数据长度下牛顿递推辨识方法等,给出了几个典型辨识算法的计算步骤。 

【文章来源】：青岛科技大学学报(自然科学版). 2017,38(02)

【文章页数】：17 页

【文章目录】：
1 标准倍频双频正弦信号
    1.1 动态数据下梯度辨识方法
    1.2 动态数据下随机梯度辨识方法
        1.2.1 随机梯度辨识方法
        1.2.2 派生的梯度类辨识方法
        1.2.3 修正遗忘因子随机梯度辨识算法
    1.3 滑动数据窗多新息梯度辨识方法
        1.3.1 多新息随机梯度辨识算法
        1.3.2 加权多新息随机梯度辨识算法
        1.3.3 遗忘因子多新息随机梯度辨识算法
        1.3.4 多新息投影辨识算法
        1.3.5 修正多新息随机梯度辨识算法
    1.4 递增数据长度下递推梯度辨识方法
        1.4.1 递推梯度辨识算法
        1.4.2 遗忘因子递推梯度辨识算法
        1.4.3 加权遗忘因子递推梯度辨识算法
    1.5 递增数据长度下牛顿递推辨识方法
        1.5.1 牛顿递推辨识算法
        1.5.2遗忘因子牛顿递推辨识算法
        1.5.3加权牛顿递推辨识算法
        1.5.4加权遗忘因子牛顿递推方法
2 含初始相位不同频率双频正弦信号
    2.1 动态数据下梯度辨识方法
    2.2 动态数据下随机梯度辨识方法
    2.3 滑动数据窗多新息随机梯度辨识方法
    2.4 递增数据长度下随机梯度辨识方法
        2.4.1 递推梯度辨识算法
        2.4.2加权修正遗忘因子递推梯度辨识算法
    2.5递增数据长度下牛顿递推辨识方法
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]信号建模（1）:单频率信号[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅.  青岛科技大学学报(自然科学版). 2017(01)
[2]损失数据线性参数系统的递推最小二乘辨识方法[J]. 丁锋,汪菲菲.  控制与决策. 2016(12)
[3]系统辨识算法的复杂性、收敛性及计算效率研究[J]. 丁锋.  控制与决策. 2016(10)
[4]时变系统辨识方法及其收敛定理[J]. 丁锋,杨慧中,纪志成.  江南大学学报. 2006(01)
[5]Modeling and Identification of Multirate Systems[J]. Feng DING Tongwen CHEN (Department of Electrical and Computer Engineering University of Alberta, Edmonton, Alberta, T6G 2V4 Canada).  自动化学报. 2005(01)



本文编号：3344897