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A pseudo-linear regression algorithm in discrete-time for the efficient identification of stiff systems

机译:一种在离散时间的伪线性回归算法,用于高效识别刚性系统

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摘要

This article presents a discrete-time identification method able to characterize multi-scale systems. It belongs to the pseudo-linear regression class, and uses a model parameterization established on generalized bases of orthonormal transfer functions. An analysis of the estimated parameters accuracy is provided, and in order to tend towards statistical efficiency, an iterative procedure of the basis poles selection is proposed. Simulation examples show the interest of the approach.
机译:本文介绍了能够表征多尺度系统的离散时间识别方法。 它属于伪线性回归类,并使用在正式传递函数的广义基础上建立的模型参数化。 提供了对估计参数精度的分析,并且为了倾向于统计效率,提出了基础杆选择的迭代过程。 仿真示例显示了方法的兴趣。

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