系统识别工具箱

系统辨识工具箱(System Identification Toolbox)是一个在gnuoctave或MATLAB下运行的用于动态系统估计的软件包。支持多种标准估计方法。这包括使用非参数的、基于子空间的和预测误差算法(在后一种情况下)与MIMO状态空间或MISO多项式模型结构耦合。该软件的一个主要特点是实现了作者研究过的几种新技术。这些包括非线性模型的估计,非标准模型参数的使用,以及期望最大化(EM)方法的使用(资料来源:http://freecode.com/)


zbMATH中的参考文献,1标准件)

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  1. Imani,Mahdi;Dougherty,Edward R.;Braga Neto,Ulises:模型不确定性下的布尔卡尔曼滤波与平滑(2020)
  2. 林纳特,容格;陈天石;穆碧强:系统识别范式的转变(2020)
  3. Sobolic,Frantisek M.;Aljanaideh,Khaled F.;Bernstein,Dennis S.:估计非最小相位零点的直接和间接闭环结构的数值研究(2020年)
  4. Vahid,Milad R.;Hanzon,Bernard;Ober,Raimund J.:具有随机轨迹的单分子的Fisher信息矩阵(2020)
  5. Abdalmoaty,Mohamed Rasheed Hilly;Hjalmarsson,Håkan:随机非线性模型的线性预测误差方法(2019)
  6. Gubarev,V.F.;Romanenko,V.D.;Miliavskyi,Yu。五十、 :识别线性多变量多连接离散系统时寻找正则解的方法(2019)
  7. 刘欣;杨先强;朱鹏波;熊伟丽:状态空间形式下非线性时滞系统的鲁棒辨识(2019)
  8. 系统识别(Jung L2019)
  9. Pascu,Valentin;Garnier,Hugues;Ljung,Lennart;Janot,Alexandre:连续时间模型识别的基准问题:设计方面、结果和前景(2019年)
  10. Risuleo,Riccardo Sven;Bottegal,Giulio;Hjalmarsson,Håkan:不确定输入系统的建模与识别(2019)
  11. Tronarp,Filip;Kersting,Hans;Särkkä,Simo;Hennig,Philipp:作为非线性贝叶斯滤波的常微分方程的概率解:新视角(2019)
  12. Valenzuela,Patricio E.;Schön,Thomas B.;Rojas,Cristian R.:单输入单输出线性系统贝叶斯辨识的模型阶先验(2019)
  13. Vallejo LLamas,Pedro M.;Vega,Pastora:分析模糊预测控制应用于废水处理生物过程(2019年)
  14. Bottegal,Giulio;Castro Garcia,Ricardo;Suykens,Johan A.K.:Wiener系统识别的双实验方法(2018)
  15. 陈天石:正则化LTI系统辨识的核设计(2018)
  16. Cox,Pepijn Bastiaan;Tóth,Roland;Petreczky,Mihály:走向LPV-SS模型的有效最大似然估计(2018)
  17. 杜当波;张建勋;周志杰;司晓胜;胡常华:大波动退化系统剩余使用寿命的估计(2018)
  18. Imani,Mahdi;Braga Neto,Ulises M.:部分观测布尔动力系统的粒子滤波器(2018)
  19. 李俊红;郑伟星;顾菊萍;华,梁:线性状态空间子系统Wiener非线性系统的递推辨识算法(2018)
  20. Liu,Xin;Yang,Xianqiang;Xiong,Weili:时变时滞LPV FIR模型辨识的鲁棒全局方法(2018)

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