一种子空间辨识对权重矩阵加权平均新方法

发布时间：2024-05-07 21:19

　　给出了一种计算线性子空间辨识权重矩阵的新方法,该方法是在结合算法N4SID、MOESP及MOESN4优点的基础上,对算法MOESN4加以改进和推广,主要是对所选取的权重矩阵进行加权平均,使算法的权重矩阵选择机会增多,增加了算法在实际中的应用性,给出两种不同权重矩阵加权平均算法MOESN4WAc与MOESN4WAd.

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【部分图文】：

图1矩阵A的精确值与它的样本平均值

0．934280．928990．930830．932120．932050．931100．933470．914530．924050．927260．926890．927690．930650．930380．931060．930640．933400．924820．930950．92927....

本文编号：3967011