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Least squares based iterative algorithm for pseudo-linear autoregressive moving average systems using the data filtering technique

机译:基于最小二乘的伪线性自回归移动平均系统迭代算法

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摘要

This paper concentrates on the identification problems of pseudo-linear autoregressive moving average systems. A least squares based iterative (LSI) algorithm is proposed using the data filtering technique and an LSI algorithm is developed for comparisons. The basic idea is to use a linear filter to filter the input output data, to decompose a pseudo-linear autoregressive moving average system into a system model and a noise model. Finally, two examples are given to confirm the effectiveness of the proposed algorithms. (C) 2015 The Franklin Institute. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:本文着重研究伪线性自回归移动平均系统的识别问题。提出了一种使用数据过滤技术的基于最小二乘的迭代算法(LSI),并开发了一种LSI算法进行比较。基本思想是使用线性滤波器来过滤输入输出数据,将伪线性自回归移动平均系统分解为系统模型和噪声模型。最后,给出了两个例子来确认所提出算法的有效性。 (C)2015富兰克林研究所。由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Journal of the Franklin Institute》 |2015年第10期|4339-4353|共15页
  • 作者

    Guo Lanjie; Ding Feng;

  • 作者单位

    Jiangnan Univ, Minist Educ, Key Lab Adv Proc Control Light Ind, Wuxi 214122, Peoples R China.;

    Jiangnan Univ, Control Sci & Engn Res Ctr, Wuxi 214122, Peoples R China.;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 02:57:48

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