《滤波与系统辨识 最小二乘法》PDF下载

  • 购买积分:9 如何计算积分?
  • 作  者:(荷)米歇尔·沃哈根(Michel Verhaegen),文森特·沃达
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787111606475
  • 页数:200 页
图书介绍:滤波和系统识别在通信、信号处理、控制以及其他工程领域中都有很重要的应用,用于对复杂系统建模尤其重要。本书讨论了如何在这些领域中设计可靠的数值方法来重构系统的未知信息,还讨论了在线性状态-空间模型中如何利用最小二乘法提升估计方法日益复杂的问题。本书适合电子、机械等专业的研究生研究人员阅读,也可供相关专业人士参考。

第1章 概论 1

第2章 线性代数 4

2.1 简介 4

2.2 向量 4

2.3 矩阵 6

2.4 方阵 10

2.5 矩阵分解 13

2.6 线性最小二乘问题 15

2.7 加权线性最小二乘问题 19

2.8 总结 19

习题 20

第3章 离散时间信号和系统 22

3.1 引言 22

3.2 信号 22

3.3 信号变换 24

3.4 线性系统 29

3.5 系统之间的相互作用 41

3.6 总结 43

习题 43

第4章 随机变量和信号 45

4.1 引言 45

4.2 随机变量描述 45

4.3 随机信号 51

4.4 功率谱 54

4.5 最小二乘估计特性 56

4.6 总结 62

习题 62

第5章 卡尔曼滤波 64

5.1 引言 64

5.2 渐近观测器 65

5.3 卡尔曼滤波器问题 67

5.4 卡尔曼滤波器和随机最小二乘 68

5.5 卡尔曼滤波和加权最小二乘 71

5.6 固定间隔平滑 80

5.7 线性时不变系统的卡尔曼滤波器 82

5.8 估计未知输入的卡尔曼滤波器 84

5.9 总结 87

习题 87

第6章 谱估计与频率响应函数 90

6.1 引言 90

6.2 离散傅里叶变换 90

6.3 谱泄露 93

6.4 快速傅里叶变换算法 95

6.5 信号频谱的估计 96

6.6 频响函数的估计及频谱扰动 98

6.7 总结 102

习题 103

第7章 输出误差的参数模型估计 104

7.1 引言 104

7.2 估计线性时不变状态空间模型参数的问题 105

7.3 MIMO线性时不变状态空间模型的参数化 107

7.4 输出误差代价函数 114

7.5 数值参数估计 116

7.6 估计精度分析 122

7.7 色噪声测量处理 123

7.8 总结 125

习题 125

第8章 预测误差参数模型估计 127

8.1 引言 127

8.2 用于估计状态空间模型的预测误差方法 128

8.3 SISO系统的特定模型参数 132

8.4 SISO系统模型误差定量分析 138

8.5 闭环系统估计问题 142

8.6 总结 144

习题 144

第9章 子空间模型识别 146

9.1 概述 146

9.2 确定系统的子空间模型识别 146

9.3 白测量噪声下的子空间模型识别 153

9.4 利用测量变量 156

9.5 有色测量噪声的子空间识别法 157

9.6 存在过程和测量噪声情况下的子空间识别方法 160

9.7 闭环数据的子空间识别方法 168

9.8 总结 170

习题 170

第10章 系统识别循环 172

10.1 引言 172

10.2 实验设计 173

10.3 数据预处理 183

10.4 模型结构的选择 185

10.5 模型验证 191

10.6 总结 193

习题 194

参考文献 196