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本文针对一类非均匀采祥多率系统，推导了其状态空间模型对应的输入输出表达。进一步扩展辨识新息为新息向量，提出了多新息随机梯度辨识方法。本方法不仅使用了当前辨识新息，而且使用了历史新息所包含的信息，从而能提高辨识精度和算法的收敛速度。仿真例子说明提出辨识算法性能的优越性。
非均匀采样系统多新息随机梯度算法收敛性
【摘 要】
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本文针对一类非均匀采祥多率系统，推导了其状态空间模型对应的输入输出表达。进一步扩展辨识新息为新息向量，提出了多新息随机梯度辨识方法。本方法不仅使用了当前辨识新息，而且
【机 构】
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江南大学 通信与控制工程学院，江苏 无锡 214122
【出 处】
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2009中国自动化大会暨两化融合高峰会议
【发表日期】
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2009年期
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