用指数正弦扫描方法估计模拟系统的Hammerstein核

最新推荐文章于 2025-07-13 21:05:47 发布
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本文探讨了使用指数正弦扫描方法在Matlab中对模拟系统Hammerstein核的非参数和参数估计。通过输入输出数据的频域分析，以及傅里叶变换，实现对系统的频率响应估计。同时，展示了使用最小二乘法等技术拟合模型参数的Matlab代码示例。

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用指数正弦扫描方法估计模拟系统的Hammerstein核

指数正弦扫描是一种广泛应用于系统辨识中的频域扫描方法。在本文中，我们将使用两种不同的方法，即非参数方法和参数方法，利用指数正弦扫描来估计模拟系统的Hammerstein核。我们将使用Matlab编程语言来实现这些方法，并提供相应的源代码。

  1. 非参数方法
    非参数方法通过在频域上扫描系统的输入输出数据来估计系统的频率响应。我们首先需要采集系统的输入输出数据，然后将这些数据进行傅里叶变换以获取频域表示。以下是使用指数正弦扫描的非参数方法的Matlab代码示例：
% 采集输入输出数据
input = randn(1000, 1);  % 输入信号
output <
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Sine Sweep(正弦扫频信号)
Recoding...
06-08 3万+
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指数信号与正弦信号
m0_62919535的博客
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周期复指数信号：所有x(t)都满足x(t)=x(t+T)，是周期信号，周期为。对于一般的复指数信号：，其中，而所以一般的复指数信号，可以将它看成是实指数信号和周期复指数信号相乘的结果；反映了振荡信号的变化频率；r反映了振荡信号峰值的变化趋势。若r>0，幅度增长的正弦信号，若r
sinusoidal sweep正弦扫频信号
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相对于单音信号，正弦扫频信号即为在一定的频段范围内频率连续变化的信号。正弦扫频信号可作为系统激励和测取系统传递函数的较好方法。它主要实现对元器件、电路及整机的频率特性的测试，广泛应用在科研及生产等多个场合。同样地，在滤波器设计中，如果要知道滤波器的频率特性。测量滤波器的脉冲响应，能够精确地获取频率特性。但是如果无法进行精确的数字的脉冲响应运算的话，那么用Sine Sweep波(频率逐渐变高的正弦波，也叫做频率扫描)来测量系统的频率特性是再适合不过的了。例如我们可以用Sine Sweep波来测量某个Mp3播放
浅析信号与系统1（指数信号与正弦信号）
大脸猫的博客
05-26 4256
1. 连续时间信号与离散时间信号 连续时间信号：自变量是连续可变的，因此信号在自变量的连续值上都有定义 离散时间信号：定义在离散时刻点上。 2. 自变量的变换 首先，时移是一种简单且很重要的信号自变量变换。在离散时间情况下的时移如下图所示： 这里有两个信号和，它们在形状上是完全一样的，但在位置上互相有个移位。在连续时间情况遇到的时移如下图所示，这里代表一个延时(为正)的，或是一个超前(为负)的。这种形式关联的信号可以在声纳、地震信号处理以及雷达等应用中找...
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生活中不存在复数，但是《信号与系统》《数字信号处理》偏偏离不开复指数 e(jwt)，这就涉及到复指数在推导和运算时的一些重要性质，以及其与正弦余弦信号的关系。
用两种不同的方法用指数正弦扫描估计模拟系统的Hammerstein核
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-09 767
display('-----------------------------------------------------------------') close all clear all %% Parameters display('Parameters creation ...') % Assumed order of the system under test N = 4; % Sampling rate fs = 96000; % Lowest frequency of the sw..
关于指数函数与正弦函数的关系
taiyangshenniao的专栏
07-17 1万+
对于指数函数  y = exp(jwt) ; 通过欧拉公式换算后可以得到   Y = Aexp（jwt） = cos(wt) + jsin(wt); 取exp函数的实部即使cos函数，取exp的虚部就是sin函数。 同时 exp函数的相位就是wt，也表征了cos + jsin函数的相位 exp函数的幅值只与 个A有关。 同时： cos（wt +ｐ）的相位就可以用exp(jwt)
指数函数和正弦函数相乘
weixin_34161064的博客
12-15 3457
涉及的知识点：1.三角函数 y=Asin(ωx+θ）+B 2.指数函数y=a^x3.控制坐标范围4.标注图例clear all; clc; close all; % 三角函数的参数需要知道A,ω,θ,B： % Asin(ωt+θ）+B % 指数函数的底数a？ a^x. % y = （Asin(ωt+θ）+B）*(a^x) x = 0:0.01:10; y1 = ...
代码随想录算法训练营第三十二天|动态规划理论基础、LeetCode 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
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07-09 1001
本文详细介绍了C++中三种常见的单源最短路算法：Dijkstra算法适用于边权非负的图，通过优先队列优化可将时间复杂度降至O((n+m)log₂n)；Bellman-Ford算法能处理含负权边的图，时间复杂度O(nm)，并可检测负权环；SPFA算法是对Bellman-Ford的队列优化，平均效率更高但最坏复杂度仍为O(nm)。文章提供了每种算法的C++实现代码，并分析了适用场景和注意事项，为不同图结构的最短路问题提供了解决方案参考。
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