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【24h】

Time-domain Subspace Identification Algorithms using Nuclear Norm Minimisation

机译：使用核规范最小化的时域子空间识别算法

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This paper extends previous work about optimisation algorithms for nuclear norm based subspace identification with uniformly and non-uniformly spaced frequency data to the time domain case, and compares the findings to more standard non-iterative methods by means of an artificially built stochastic simulation example computing the identification errors versus various, including very high, noise levels of the time domain output signals. The algorithmic solution approaches to the discussed optimisation problems are the dual accelerated gradientprojection method and the alternating direction method of multipliers.
机译：本文将以前关于基于核规范的子空间识别的优化算法的工作扩展到时域情况，并通过人工建立的随机仿真实例计算将发现与更多标准的非迭代方法进行了比较。识别误差与时域输出信号的各种（包括非常高的）噪声水平之间的关系。讨论的优化问题的算法解决方案是对偶加速梯度投影法和乘子交替方向法。

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