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采用三次B-样条方法取代传统的多项式方法逼近Hammerstein模型中的非线性部分,在保持多项式的简单性和逼近的可行性的同时,大大提高了逼近精度.同时采用小波变换对辨识数据进行多尺度分解,通过在低频空间抑制高频噪声干扰从而实现精确建模.理论分析和仿真结果都表明估计结果具有渐近无偏性和一致收敛性,该方法辨识精度高,具有良好的实用性.