【摘 要】
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噪声和扰动是影响系统辨识的两个不利因素,而实际系统不可避免地受到噪声的污染和瞬时扰动的影响.本文采用不同的小波函数和不同的阈值处理方法,对噪声污染的系统输出进行多
【机 构】
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浙江工业大学智能信息系统研究所,浙江工业大学智能信息系统研究所
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噪声和扰动是影响系统辨识的两个不利因素,而实际系统不可避免地受到噪声的污染和瞬时扰动的影响.本文采用不同的小波函数和不同的阈值处理方法,对噪声污染的系统输出进行多次小波分解、去噪和重构,从而达到削减噪声的目的.对于去噪后的数据,由于包含瞬时扰动,利用最小二乘辨识算法仍然不能获得满意的结果.为此,在小波去噪的基础上,提出了一种最小绝对误差(LA)辨识算法.仿真研究表明,本文提出的方法能够同时克服噪声和瞬时扰动的不利影响,获得好的辨识结果.
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