【摘 要】
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许多实际系统所受噪声干扰都是分布式的,即系统在任何一个环节均可能引入噪声,将系统内所有的噪声分别集总于系统输入、输入两端,认为系统输入和输出两端分别受一个独立的噪
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许多实际系统所受噪声干扰都是分布式的,即系统在任何一个环节均可能引入噪声,将系统内所有的噪声分别集总于系统输入、输入两端,认为系统输入和输出两端分别受一个独立的噪声干扰,这一线线系统模型能更好地描述某些实际过程对象.一般的线性系统辨识算法不能直接运用于具有输入-输出噪声的线性系统的辨识问题.最小二乘辨识算法在输入噪声干扰作用下,交产生显著的渐近偏差.该文研究了在两种特定的系统约束条件下补偿这种渐近偏差的方法,提出了三个算法:(1)改进的递推二乘估计算法.这一算法能在算法收敛之间数值稳定地给出数据向量的方新式矩阵.(2)具有输入-输出噪声的线性连续系统离散化模型的最小二乘估计偏差补偿算法.(3)具有输入-输出噪声的线性系统FIR模型的最小二乘估计偏差补偿算法.
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