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文档简介
系统辨识的基本概念详解演示文稿当前第1页\共有43页\编于星期日\11点(优选)系统辨识的基本概念当前第2页\共有43页\编于星期日\11点辨识三要素和辨识要点输入/输出数据系统模型类型等价准则能够量测到的系统的输入/输出数据所考虑的系统的结构给出辨识的优化目标输入信号的选择:必须能充分激励系统的所有模态。模型的选择:兼顾精确性和复杂性最常用的误差准则是误差平方和函数
辨识就是在输入和输出数据的基础上,从一组给定的模型中,确定一个与所测系统等价的模型。当前第3页\共有43页\编于星期日\11点图1.1.2加热炉加热工艺示意图当前第4页\共有43页\编于星期日\11点1.1.2系统辨识的等价准则当前第5页\共有43页\编于星期日\11点系统辨识与优化问题传统辨识方法给定模型的参数估计系统辨识问题实际上是一个优化问题通过观测输入、输出数据对,确定系统的数学模型。估计是针对函数的,系统的输入输出是函数关系。估计准则最后体现为目标函数的形式。
因为系统辨识技术涉及最优估计和优化计算,所以了解和掌握其基本内容和最新发展是重要的。当前第6页\共有43页\编于星期日\11点e=y-yg(1.1.8)当前第7页\共有43页\编于星期日\11点图1.1.3输入误差示意图当前第8页\共有43页\编于星期日\11点图1.1.4广义误差示意图当前第9页\共有43页\编于星期日\11点1.2系统描述的数学模型1.2.1参数模型类(1)连续系统的参数模型当前第10页\共有43页\编于星期日\11点图1.2.1SISO系统示意图当前第11页\共有43页\编于星期日\11点图1.2.2MIMO系统示意图当前第12页\共有43页\编于星期日\11点(2)离散系统的参数模型当前第13页\共有43页\编于星期日\11点当前第14页\共有43页\编于星期日\11点当前第15页\共有43页\编于星期日\11点当前第16页\共有43页\编于星期日\11点1.2.2非参数模型(1)连续系统的非参数模型当前第17页\共有43页\编于星期日\11点离散系统的非参数模型当前第18页\共有43页\编于星期日\11点当前第19页\共有43页\编于星期日\11点1.3随机信号的描述与分析1.3.1随机过程的基本概念及数学描述(1)随机过程的概念(2)随机过程的数字特征当前第20页\共有43页\编于星期日\11点图1.3.1样本总体构成随机过程当前第21页\共有43页\编于星期日\11点当前第22页\共有43页\编于星期日\11点图1.3.2自相关函数测量示意图当前第23页\共有43页\编于星期日\11点1.3.2平稳随机过程与各态历经性当前第24页\共有43页\编于星期日\11点1.3.3随机过程的谱分解及谱密度函数当前第25页\共有43页\编于星期日\11点1.4白噪声与伪随机码1.4.1白噪声及其产生(1)白噪声的基本概念当前第26页\共有43页\编于星期日\11点当前第27页\共有43页\编于星期日\11点(2)白噪声的产生办法zi=(azi-1+C)(modm),i=1,2,…(1.4.11)0≤zi≤m-1(1.4.12)xi=zi/m,i=1,2,…(1.4.13)图1.4.1白噪声过程的自相关函数当前第28页\共有43页\编于星期日\11点图1.4.2白噪声过程的谱密度当前第29页\共有43页\编于星期日\11点当前第30页\共有43页\编于星期日\11点当前第31页\共有43页\编于星期日\11点1.4.2伪随机码的产生及其性质(1)伪随机噪声的性质当前第32页\共有43页\编于星期日\11点有色噪声(相关噪声)噪声序列中每一时刻的噪声和另一时刻的噪声相关有色噪声序列可看成由白噪声序列驱动的线性环节的输出程序ex1_WhiteNoise_ColoredNoise.m当前第33页\共有43页\编于星期日\11点图1.4.3伪随机噪声的自相关函数当前第34页\共有43页\编于星期日\11点(2)伪随机二位式信号prbs的产生Np=2n-1(1.4.24)(3)M序列的性质(4)M序列的自相关函数当前第35页\共有43页\编于星期日\11点图1.4.4n级移位寄存器生成prbs信号的结构图程序ex1_Inv_M_series.m当前第36页\共有43页\编于星期日\11点图1.4.5四级移位寄存器生成M序列及对应的自相关函数当前第37页\共有43页\编于星期日\11点当前第38页\共有43页\编于星期日\11点当前第39页\共有43页\编于星期日\11点当前第40页\共有43页\编于星期日\11点图1.4.60<τ<Δ的情况(以4级M序列为例)当前第41页\共有43页\编于星期日\11点图1.4.72Δ<τ<3Δ的情况(以4级M序列为例)
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