Systemnamenfehler

System-ID-Fehler

Zusammenfassung

Dokument zur Beschreibung von unveränderlichen Fehlern – System # Methoden. Die Hintergründe und Motive wurden daher immer angegeben, und Beispiele zeigen dann, warum Identifizierungsprobleme schwierig werden können. Unter schwachen allgemeinen Annahmen ist jedes System zweifellos nicht identifizierbar, kann aber über Freiheitsgrade etwas stärker parametrisiert werden. Es können sehr wohl auch Beispiele gegeben werden, wo die Identifizierbarkeit unter anderen Annahmen erreicht wird. Eine Reihe von Ansätzen zur Parameterschätzung in Faktorfehlermodellen werden vorgestellt. Die wichtigsten Annahmen und Prinzipien der menschlichen Verdauung werden hervorgehoben.

Einführung

Was ist typischerweise das Problem der zeitdiskreten Systemidentifikation?

Das gewaltige Unterfangen, mit einem diskreten System verbundene Zeitstempel zu identifizieren, kann als Praktiken definiert werden: wobei x[n] das tatsächlich gesendete Signal ist, k[n] die Impulsautomatik ist, die mit einem linearen zeitinvarianten menschlichen Körper (LTI ) verbunden ist, ϵ[ n] das Rauschen des Elements und y[n] das allgemein empfangene Signal.

Viele verschiedene Lösungen wurden in Bezug auf die Identifizierung von Systemen basierend auf geradlinigen dynamischen Systemen durch Messung von durch Lärm beschädigten Lotionen vorgestellt, siehe zum Beispiel, Ljung (1999) sowie Söderström und (1989) Stoica. Andererseits ist die Schätzung von Parametern linearer dynamischer Systeme sowie von Daten, die stärker durch einfaches Rauschen beeinflusst werden, formal ein fast unlösbares Problem. Diagramme, für die Messfehler oder -erscheinungen bei jedem einzelnen Endergebnis und jeder Ausgabe vorhanden sind, werden üblicherweise als Fehlermuster in Variablen (EIV) bezeichnet. Sie spielen eine gewisse wichtige Rolle, da Sie möglicherweise das Ziel haben, die physikalischen Gesetze herauszuarbeiten, die einen bestimmten bestimmten Prozess beschreiben, und nicht sein zukünftiges Verhalten zu untersuchen. 000 Kontakte. Jede der Datenbanken verschiedener Lehrbücher wie Science Index oder Elsevier Science Direct liefert mehrere hundert Einzelnachweise zu dieser Disziplin. Dieser Ort ist so riesig. Die überwiegende Mehrheit der Artikel wird tatsächlich aus einer angewandten Sichtweise geschrieben und kann sich auf Biomedizin, chemische Chemie, Ingenieurwesen, Gartenbau, Ökonometrie, Betrieb, Maschinenbau, Finanzen, Ökologie, unsere Planetenwissenschaften, Bildgebungssysteme und Analyse beziehen Der größte Teil des Zyklus und der Fruchtbarkeit usw. Die meisten Angelegenheiten sind in Online-Journalen enthalten und können Verfahren treffen, die sich auf den Automatismus konzentrieren. Dasselbe gilt für zahlreiche Geschichten in verschiedenen statistischen Bulletins. Bei statischen Systemen sind die EIV-Darstellungen eng verwandt mit einer Reihe anderer Darstellungen, die bekannte Thementypen als latente Modelle unterstützen. Parametrisierte und faktorielle Orte (Fuller, 1988, Scherrer Deistler, und vor 2000, Van Schuppen, 1989 ). zwischen stillem Bemühen und stillem Input. Dies kann letztendlich daran liegen, dass Sie die spezifischen zugrunde liegenden Beziehungen besser verstehen können, anstatt gute Vorhersagen auf der Grundlage zu lauter Details zu treffen. Dies ist eine gute, solide „klassische“ Motivation, die einer Reihe von anderen Bereichen der Ökonometrie bekannt ist. Bei einigen Anwendungen, vielleicht Methoden, die mit nicht-technischen Bereichen wie Chemie zusammen mit Biologie, Wirtschaft, Umwelt verbunden sind, kann es immer nützlich und interessant sein, eine Art Identifizierungsexperiment mit einem Experiment zu vergleichen, das speziell von jemand anderem entwickelt wurde, und von Art, die der Modellierer mit dem Produkt arbeiten muss, ist nach unserem Verständnis in der Regel die aufgezeichnete Ein- und Ausgabe. Eine andere Situation tritt auf, wenn der Vektor Ihres multivariaten Datensatzes auf der Grundlage einer kleinen Reihe von Faktoren angenähert werden muss, was eine einigermaßen standardmäßige Motivation für eine Detailanalyse darstellt. Die dritte Situation tritt auf, wenn der Mann oder die Frau nicht über genügend genaues Klassifizierungswissen für die verfügbaren Signale an Eingangs- und Ausgangsspitzen verfügt und das Produkt es vorzieht, ein “symmetrisches” Webvorlagensystem zu verwenden. Dies steht in direktem Zusammenhang mit der Methode der Verhaltensmodellierung (Hage et al., späte Markovsky 1990er, et ‘s., 2006; Markovsky De plus et ., 2005, Willems, 1986). Wir kommen später darauf zurück, in Abschnitt eins gibt es Probleme mit EIV.

Was war schon immer der Zweck der Systemidentifikation?

Der Ansatzidentifikationskurs umfasst statistische Methoden, indem p mathematische Lösungen dynamischer Optionen basierend auf gemessenen persönlichen Informationen erstellt werden. Die Systemidentifikation umfasst auch die optimale Thematisierung des Experiments und die effiziente Anordnung aussagekräftiger Daten, um diese Menschen höheren Modellen sowie Modereduktion anzupassen.

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System Identification Error
Error De Identificacion Del Sistema
Systeem Identificatie Fout
Systemidentifieringsfel
Errore Di Identificazione Del Sistema
Oshibka Identifikacii Sistemy
시스템 식별 오류
Blad Identyfikacji Systemu
Erreur D Identification Du Systeme
Erro De Identificacao Do Sistema