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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于压缩感知原理的Hammerstein模型的辨识
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基于压缩感知原理的Hammerstein模型的辨识
 
     论文目录
 
摘要第2-3页
abstract第3页
第一章 绪论第5-11页
    1.1 课题研究的意义及背景第5-6页
    1.2 系统辨识概述第6-9页
        1.2.1 模型第6-7页
        1.2.2 系统辨识第7-9页
    1.3 本文主要内容及内容安排第9-11页
第二章 模块化系统概述第11-25页
    2.1 模块化系统简介第11-12页
    2.2 常用辨识方法第12-23页
        2.2.1 最小二乘辨识方法第13-17页
        2.2.2 基于辅助模型思想的辨识方法第17-20页
        2.2.3 基于关键变量分离原理的辨识方法第20-23页
    2.3 本章小结第23-25页
第三章 压缩感知原理第25-31页
    3.1 压缩感知原理产生背景第25页
    3.2 压缩感知原理的内容第25-29页
        3.2.1 可压缩信号的稀疏表示第26-27页
        3.2.2 设计测量矩阵第27-28页
        3.2.3 信号重构第28-29页
    3.3 本章小结第29-31页
第四章 Hammerstein模型的正交匹配追踪辨识方法第31-55页
    4.1 基于关键变量分离原理的正交匹配追踪辨识算法第31-43页
        4.1.1 Hammerstein CAR模型描述第31-32页
        4.1.2 算法推导第32-40页
        4.1.3 仿真实例与分析第40-43页
    4.2 基于辅助变量的正交匹配追踪算法第43-53页
        4.2.1 Hammerstein CARMA模型描述第43-44页
        4.2.2 算法推导第44-50页
        4.2.3 仿真实例与分析第50-53页
    4.3 本章小结第53-55页
第五章 结论与展望第55-57页
参考文献第57-61页
攻读学位期间的研究成果第61-63页
致谢第63-65页

 
 
论文编号BS3833306,这篇论文共65
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