衰减激励条件下最小均方算法的收敛性

丁锋; 萧德云; 丁韬

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衰减激励条件下最小均方算法的收敛性

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给出了衰减激励信号的定义,并在衰减激励条件下,利用随机过程理论,研究了随机系统最小均方算法的收敛速率,阐述了参数估计误差收敛时,衰减指数和算法中设计参变量(收敛因子或步长)的选择方法.分析表明:在衰减激励条件下,最小均方算法也具有良好的性能:当衰减指数和设计参变量满足一定条件时,则参数估计误差一致收敛于零.

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来源
《控制理论与应用》 |2003年第1期|109-112116|共5页
作者
丁锋; 萧德云; 丁韬;
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作者单位

清华大学;

自动化系;

北京;

100084;

清华大学;

自动化系;

北京;

100084;

清华大学;

自动化系;

北京;

100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
参数估计; 辨识; 衰减激励; 最小均方算法;

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