系统辨识激励信号的选择及产生

最新推荐文章于 2026-01-05 13:23:27 发布
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系统辨识讲堂4：激励信号介绍与生成及 RBPS 信号详解
qq_51589858的博客
07-24 742
本文系统介绍了系统辨识中常用的激励信号类型，重点解析了随机二进制伪序列(RBPS)的特性与应用。文章首先对比了阶跃、正弦扫频、白噪声等激励信号的优缺点，指出RBPS兼具近似白噪声频谱特性和工程易实现优势。详细阐述了RBPS的数学定义、核心特性及参数设计方法，并提供了Python实现代码，包括信号生成、频谱分析和工业应用技巧（预滤波、多周期重复等）。通过对比RBPS、白噪声和m序列的特性，总结出RBPS在硬件实现难度、抗量化误差等方面的优势。最后给出了工程实施建议，强调RBPS是工业系统辨识的理想选择，兼具理
matlab下多正弦激励信号生成方法及理论指导
jongzai的博客
02-27 1121
multisin
系统辨识讲堂6：基于MATLAB的辨识信号预处理实战指南
qq_51589858的博客
07-25 678
【摘要】本文系统阐述了系统辨识前的数据预处理方法，通过5个关键步骤（工作点消除、噪声滤波、时滞补偿、有效性检验、异常值处理）提升辨识精度。针对工业实测数据预处理后模型误差可降低20%-40%，重点解决了信号对齐、噪声抑制等工程难题。文中提供了完整的MATLAB实现代码，包含Butterworth滤波、互相关时滞计算等核心算法，并给出滤波器参数选择、异常值处理等实用指南。预处理流程通过可视化对比验证，最终使PRBS激励数据的系统辨识精度显著提升。
MATLAB system identification系统辨识app的使用
little_baby2的博客
05-22 3374
simulink-仿真以及PID参数整定系统模型的辨识工作，在控制领域，一般用于开发控制器的先手工作。一般而言，设计控制器，会依据被控对象的数学模型。依据其数学模型，可以分析其各种特性，所以数学模型就显得很重要。数学模型，通俗一点讲就是一个数学表达式，f(x, t)，这个表达式有个特点就是，给（输入）x 赋值，那么这个表达式就会是一个关于时间 t 的函数，就会在时间轴上，随着时间变化而变化，呈现出的输出值，就会和实际的物理模型的输出近似。
系统辨识（四）：系统辨识的经典方法
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HX_2021
10-08 3万+
根据需要，可经过适当的数学处理，这些非参数模型可以转换成参数模型（如传递函数），在工程上经常采用这类方法，经典辨识方法只限于单输入单输出线性定常最小相位系统。实验曲线表征了系统的特性。 一、阶跃响应法 测取被控对象的阶跃响应曲线，然后由曲线求传递函数的方法。 二、脉冲响应法 脉冲响应是在理想脉冲输入作用下过程的响应。考虑到工程上实际输入理想脉冲信号是不可能的，通常采用矩形脉冲信号。 三、频率响应法、 频率响应法是通过实验测取系统的频率响应曲线，并从频率响应曲线中得到系统的传递函数的辨识方法。 对待测线
【系统辨识】辨识理论基础及古典辨识方法（随机过程+白噪声+基本概念）
机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
03-19 6149
本章是系统辨识基础， 包括辨识的理论基础和古典辨识法两部分内容。 主要介绍随机过程的基本概念及其数学描述、 线性系统在随机输入下的响应等， 并讨论随机序列和白噪声及其产生方法。 系统辨识所用的数据通常含有噪声， 它的基本概念及其产生方法与系统辨识密切相关。 因此， 分别讨论并剖析用matlab语言开发的产生随机序列、 白噪声和 序列的三种程序。 在古典辨识法中， 介绍相关分析法辨识和相关函数的概念...
系统辨识课程笔记
mez_Blog的博客
10-24 3624
它是用来描述过程的运动规律，是过程的一种客观写照或缩影，是分析、预报、控制过程行为的有力工具，模型是实体的一种简化描述。白噪声信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，各频率分量在信号中的权值相同。逆M序列的谱密度类似于M序列，但是谱线疏一倍，且无直流成分，当选用逆M序列做辨识输入信号时，谱密度的这些特点有助于选择序列的参数，以获得更好的结果。计算机产生的白噪声是一个近似的白噪声，而不是真正的白噪声。
【机器人】系统辨识之激励轨迹设计（傅里叶级数）
lsh的博客
12-08 2496
傅里叶级数是激励轨迹设计中的一种理想选择，特别适合周期性运动的机器人参数辨识。使用傅里叶级数有助于生成平滑、低噪声、动态特性丰富的轨迹，同时允许通过优化调整参数以满足特定需求。傅里叶级数，直接映射了频域的响应。对于许多机器人系统（如关节型机械臂），周期性运动是自然的选择，因为它可以让系统循环激励而无需频繁切换模式。激励轨迹的作用是通过驱动机器人运动，产生尽可能丰富的数据，帮助准确辨识动力学模型参数。，具有良好的数学特性，同时符合物理要求。傅里叶级数的特性使其在机器人动力学辨识的激励轨迹设计中非常常用。
系统辨识基础：模型选择与输入信号准则
输入信号的选择对于系统辨识的精度至关重要，而白噪声序列及其产生方法在系统辨识中也起到关键作用。" 详细知识点解释： 1. **系统辨识定义**： - L.A.Zadeh的定义强调基于输入输出数据，从模型类中找一个等价...
哈工大系统辨识：M序列产生表与辨识方法详解
- 设计试验，如选择适当的激励信号和采样频率 - 数据预处理，确保直流和高频成分的准确性 - 结构辨识，如确定模型阶次和纯延时 - 参数辨识，估计模型参数 - 模型验证，确认模型的有效性 输入信号选择是关键，需保证...
精选资源
【老生谈算法】系统辨识及其matlab仿真(一些噪声和辨识算法).docx
07-02
- **应用场景**: 白噪声常用于信号处理、通信以及系统辨识等领域，尤其是在测试系统动态响应时作为激励信号。 #### 2. M序列的生成与应用 - **M序列**: M序列是一种伪随机序列，在通信领域有着广泛的应用，如同步...
系统辨识实验信号设计中的关键要求
为了达到这一目的，持续激励信号应具备一定的条件，包括激励信号的功率密度谱在系统通频带的上下限不等于零等。 在辩识的实验设计中，需要根据系统的特点选择合适的实验信号来进行激励，以此获得较好的辩识结果。...
系统辨识——线性时不变系统
qq_27436347的博客
02-26 1726
协方差函数 假设e(t)e(t)e(t)是均值为零，方差为λ\lambdaλ的白噪声 对扰动项的描述为 v(t)=∑k=0∞h(k)e(t−k) v(t)=\sum_{k=0}^{\infty}h(k)e(t-k) v(t)=k=0∑∞​h(k)e(t−k) 则扰动的均值为 Ev(t)=∑k=0∞h(k)Ee(t−k)=0 Ev(t)=\sum_{k=0}^{\infty}h(k)Ee(t-k)=...
图像恢复与重建之原理
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（62页PPT）微专题14　测电阻的几种特殊方法.pptx
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数字乡村解决方案（第一部分）.pdf
01-06
源码地址： https://pan.quark.cn/s/27933535a1f6 数字乡村解决方案（第一部分共130页）的电子文档格式
完美复现面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】（Matlab代码实现）
01-06
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法，重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现，提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型，旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法（如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等）进行对比分析，验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置，还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程，从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于科研复现，特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究；②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计，提升实际电网应对突发事件的能力；③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分，系统掌握完整的技术路线，并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
SQL基础培训资料：-临时表和表变量选择.docx
01-06
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