systemrealisation error

system i . d . error

Sammanfattning

Dokument testosteron beskriver fel oföränderligt – system i . d . metoder. Bakgrunden och motiven ges därför nästan alltid, och exempel visar därför varför identifieringsproblem kan bli svåra. Under svaga allmänna antaganden är varje system i allmänhet inte identifierbart, men kan du behöva parametriseras med hjälp av frihetsgrader. Exempel kan också ges där identifierbarhet uppnås under andra antaganden. Ett antal metoder för parameteruppskattning i aspektfelsmodeller presenteras. Ursprungsantagandena och principerna för mänsklig användning är belysta.

Introduktion< /h2>

Vad är problemet med identifiering av diskret tidssystem?< /h2>Handlingsförloppet för att identifiera ett diskret system med tidsstämplar kan definieras som kommer att följa: där x[n] är den faktiskt spridda signalen, k[n] är impulsuppmaningen till handling associerad med en linjär tidsinvariant verklig personkropp ( LTI ), ϵ[n] element har alltid varit brus, och y[n] är den naturligtvis mottagna signalen.

Många olika lösningar har presenterats för att erhålla identifierande system baserade på raka dynamiska system genom att mäta bullerskadade tillbehör, se t.ex. Ljung (1999) och vidare Söderström och (1989) stoika. Å andra sidan upptäcks uppskattningen av varje bitparametrar i linjära dynamiska system, i rollen som såväl som data som kommer att påverkas av enkelt brus, som ett nästan olösligt problem. Plots för vilka mätfel eller distraktioner finns vid varje enskild källa och utdata hänvisas vanligtvis till att vara felmönster i variabler (EIV). De spelar en viss viktig roll eftersom målet kan vara att känna till de fysiska lagarna som beskriver en trevlig speciell process, och inte att se dess framtida beteende. 000 kontakter. Var och en av databaserna för olika instruktionsböcker, såsom Science Index eller Elsevier Science Direct, tillhandahåller flera hundra olika bevis på denna exponering. Denna plats är så ganska commodious. De allra flesta artiklar skulle skrivas från en tillämpad synvinkel och kan relatera tid för biomedicin, kemisk kemi, teknik, trädgårdsodling, ekonometri, tillsyn, maskinteknik, finans, ekologi, ekovetenskap, bildsystem och analys av några av cykeln och fertilitet, etc. De flesta instanser är online-tidskrifter i och insamling av handlingar fokuserar på automatism titta på. Detsamma gäller många dokument i olika statistikbulletiner. I fallet med statiska system är EIV-representationerna nära besläktade med nästa representationer som stöder välkända ämnen som latenta modeller. Parametriserade och faktoriella varianter (Fuller, 1988, Scherrer Deistler och 1996, Van Schuppen, 1989 ). mellan tysta rekommendationer och tyst input. Detta kan bero på mer eftersom det låter dig mer fördelaktigt förstå de specifika underliggande relationerna föredrar än att göra bra förutsägelser baserat på ämnet för bullriga detaljer. Detta är en enda “klassisk” motivation som är bekant för olika inom andra områden av ekonometri. I vissa tillämpningar, kanske metoder som är typiska med avseende på icke-tekniska områden som kemi och som en följd av detta biologi, ekonomi, miljö, kan det förbli användbart och intressant att jämföra ett fantastiskt identifieringsexperiment med ett experiment tillverkat av någon annan, och paketet måste modelleraren arbeta med, det vill säga med vår förståelse för den huvudsakliga inspelade input och output. Ett annat rättsfall uppstår när vektorn för en meningsfull multivariat datamängd behöver approximeras baserat på en liten mängd faktorer, vilket är en realistiskt standardmotivering för detaljanalys. Den tredje situationen uppstår när arbetaren inte har tillräckligt med noggrann klassificeringskritisk information för de tillgängliga signalerna vid specifika in- och utgångstips, och som föredrar att använda ett “symmetriskt” formatsystem. Detta är direkt relaterad tid för beteendemodelleringsmetoden (Hage alors al., sent Markovsky 1990, et alabama., 2006; Markovsky De plus et ‘s., 2005, Willems, 1986). Vi kommer tidigare till detta senare, i avsnitt tre, det finns problem med EIV.

Vad har alltid varit användningen av systemidentifiering?

Kursen för identifiering av mänskliga kroppar inkluderar statistiska metoder för att skapa matematiska lösningar av dynamiska apparater baserade på uppmätt personlig information. Systemidentifiering inkluderar också den optimala egenskapen för experimentet och effektiv väg för meningsfull data för att passa dessa typer av högre modeller samt design och stilreduktion.

Få fart på din dator idag med denna snabba och enkla nedladdning.

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