陈慧波
- 作品数：8 被引量：17H指数：3
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学自然科学总论更多>>
- 仿真软件在实践教学中的应用被引量：2
- 2011年
- 电子仿真软件在实践教学中发挥越来越大的作用。通过几款常用电子仿真软件的介绍,结合电子仿真软件的教学应用例子,充分说明了仿真软件强大的功能以及在实践教学和虚拟实验室建设中的突出优势和巨大潜能。
- 陈慧波翟艳辉
- 关键词：实践教学仿真软件MULTISIM10PROTEUS
- 基于输出快采样数据的确定性系统最小二乘盲辨识方法
- 本文利用输出比输入快速采样方法研究了确定性系统的盲辨识问题, 提出了一种基于最小二乘的辨识方法。该方法通过选择适当的快采样率, 只要对系统的模型参数或者输入信号两者其一进行归一化, 仅仅利用快采样得到的输出信号就可以完成...
- 陈慧波丁锋
- 关键词：盲辨识参数估计最小二乘法
- 文献传递
- 基于输出快采样数据的确定性系统最小二乘盲辨识方法
- 利用输出比输入快速采样方法研究确定性系统的盲辨识问题,提出了一种基于最小二乘的辨识方法。该方法通过选择适当的快采样率,只要对系统的模型参数或者输入信号两者其一进行归一化,仅仅利用快采样得到的输出信号就可以完成系统模型参数...
- 陈慧波丁锋
- 关键词：盲辨识参数估计最小二乘
- 文献传递
- 输出快采样的ARMA模型最小二乘盲辨识方法被引量：1
- 2010年
- 利用输出比输入快速采样方法研究ARMA模型的盲辨识问题,提出了最小二乘盲辨识方法。通过选择适当的快采样率及归一化系统模型参数之后,仅利用快采样得到的输出信号实现了系统模型参数的估计。仿真例子表明所提盲辨识方法的有效性。
- 陈慧波尚飞
- 关键词：盲辨识参数估计最小二乘
- SIMO系统辅助变量最小二乘盲辨识方法被引量：4
- 2009年
- 辅助变量辨识方法是一类重要的辨识方法,然而对于盲辨识,系统输入未知,辅助矩阵的选择就成了难题。针对盲辨识领域研究最多的单输入多输出(SIMO)系统,利用辅助变量方法研究相应的盲辨识方法,其基本思想是联立其中两个子系统进行辨识,利用其他子系统的输出来构造辅助矩阵,从而提出了辅助变量最小二乘盲辨识方法,来获得系统参数估计。还给出所提算法的递推形式,并进行了收敛性分析。仿真例子验证了所提方法的有效性。
- 陈慧波丁锋
- 关键词：盲辨识参数估计最小二乘
- 辅助模型辨识方法(2):输入非线性输出误差系统被引量：4
- 2016年
- 针对具有已知基的输入非线性输出误差系统,提出了基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法和辅助模型递阶辨识方法,提出了基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型两阶段辨识方法和辅助模型三阶段辨识方法,提出了基于双线性参数模型分解的辅助模型随机梯度算法和基于双线性参数模型分解的辅助模型递推最小二乘算法,并给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤.这些算法的收敛性分析都是需要研究的辨识课题.
- 丁锋陈慧波
- 关键词：参数估计递推辨识梯度搜索最小二乘
- 方波输入信号下随机系统盲辨识方法被引量：1
- 2008年
- 在方波输入信号下,通过归一化模型参数或输入信号,提出了随机系统两种盲辨识算法,仿真例子说明提出算法的有效性.
- 陈慧波丁峰
- 关键词：盲辨识参数估计最小二乘
- 输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法被引量：6
- 2015年
- 针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.
- 丁锋陈慧波
- 关键词：递推辨识梯度搜索最小二乘
