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系统辨识
- 用得到的已知输入输出数据，通过编好的渐消记忆增广最小二乘辨识软件辨识已知系统的阶次与估计其参数，验证所编软件的正确性-known to be useful input and output data, through the provision of good memories fading by the least square identification software widely known identification s
基于神经网的不良数据辨识与修正
- 基于神经网的电力系统不良数据辨识与修正
系统辨识
- 用得到的已知输入输出数据，通过编好的渐消记忆增广最小二乘辨识软件辨识已知系统的阶次与估计其参数，验证所编软件的正确性-known to be useful input and output data, through the provision of good memories fading by the least square identification software widely known identification s
modelC
- 利用遗忘因子法和AIC辨识法，对一个输入输出数据已知的系统进行参数和阶次辨识。-use Fvrls and AIC identification method, a pair of input and output data of known system parameters and order identification.
MatlabandVB
- 第一章 概述 辨识（Identification）、状态估计和控制理论在现代控制理论中是密不可分的，它们互相渗透。辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用几乎不能没有辨识和估计技术。由此可见，辨识在科研与实际应用领域都有很高的实用价值。 所谓辨识，就是从含有噪声的输入、输出数据中提取被研究对象的数据模型。此数据模型只是过程的输入输出特性在某种意义下的近似，而近似的准确度一般取决于采样数据的精度以及辨识方法的合理性。
jm50jie3
- 利用基于OE模型的预报误差法对传感器的阶跃响应数据进行辨识建模-OE model based on the prediction error of the step in response to sensor data identification modeling
discriminable_matirx_builder
- 实现了粗糙集理论的可辨识矩阵的生成，输入为一个文本文件的数据方阵，以数据之间用Tab分开，用回车键分行，用Skowron用可辨识矩阵的方法实现对不分明类的生成。压缩包里面还有一个测试数据。-realization of the rough set theory of identification matrix generation, import text files to a data matrix. Data used to Tab
zuixiaoerchengzaixitongbianshizhongdeyingyong
- 在Matlab/Simulink构造一缓慢时变线性系统。试根据系统的输入生产数据分别用带遗忘因子最小二乘法和广义最小二乘法辨识系统的参数。-in Matlab/Simulink constructed a slow time-varying linear systems. Examination under the input production data were used to bring the forgotten factor
MATLAB
- 环境下构建一种新的系统辨识仿真工具箱(SIST: System Identification Toolbox)的原理与实现,讨论了在MATLAB 环境下工具箱的数据和算法结构形式,以及利用GUIDE完成图行界面的设计,用MATLAB 与C++混编技术实现物理系统的I/O 接口和系统辨识... -err
bianshi
- 由阶跃响应曲线辨识传递函数 有响应数据求得传递函数-By the step response curve to identify the transfer function has to respond to data obtained transfer function
MSLS
- （1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 （2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。 （3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应
MSDF
- 基于无味卡尔曼滤波的多传感器数据融合，采用UK方法进行采样，获得系统中未知参数的辨识。-Unscented Kalman filter based on the multi-sensor data fusion, using UK methods of sampling, access to the system to identify the unknown parameters.
bp
- 神经网络数据辨识，10个节点的数据加入模糊数据处理-Neural network data to identify, 10-node data by adding fuzzy data processing
MSLS
- MSLSⅠ多步递推最小二乘法 Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用计算输出数据；用原输出数据计算,用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。 -MSLS Ⅰ recursive least squares multi-step Msls three steps on the system and noise model identification, the use of pulse
ARMAX
- ARMAX辨识，利用输入输出数据辨识系统模型-ARMAX identification using input and output data to identify
recursionls
- 系统辨识二阶递推最小二乘算法实现。对数据进行了归一化的预处理，并且对原始数据进行一次采样-Second-order recursive least squares system identification algorithm
badData
- 基于人工神经网络的电力系统不良数据辨识与修正-bad data detection and identification base on ANN
模态参数辨识
- 1）通过随机建立法处理振动响应信号，是时域数据模态辨识的预处理方法 2）通过有理多项式辨识模态参数(The random establishment method is used to deal with the vibration response signal, and it is a preprocessing method for the time domain data modal identification.)
系统辨识及其MATLAB仿真
- 对动态系统辨识理论做了概括性的介绍，包含了常用的非参数系统辨识方法和参数辨识方法，并将神经网络人工智能算法应用到复杂系统参数识别，适用于系统控制、参数识别与数据预测等领域的学习。传统方法与现在智能算法都配有实例，每个代码文件都有详细注释。(This paper gives a general introduction to the dynamic system identification theory, including commo
电池1阶RC模型辨识数据及程序
- 一阶rc电路的电池1阶RC模型辨识数据及程序(Identification Data and Procedures of First Rc Circuit Battery First Rc Model)