-
题名子空间辨识方法的改进
被引量：3
- 1
-
-
作者
马艳
曾庆福
李志舜
-
机构
西北工业大学航海工程学院
西北工业大学数据处理中心
-
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期319-321,共3页
-
文摘
针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要 ,基于数字子空间状态空间系统辨识 (N4SID)方法 ,提出并推导了指定状态变量的子空间辨识方法 ,并在某型双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿真实验 。
-
关键词
航空发动机
数字子空间状态空间系统辨识N4SID方法
子空间辨识方法
双转子涡喷发动机
气动热力学模型
指定状态变量
自适应控制
故障监控
-
Keywords
Aircraft engines
Turbojet engines
-
分类号
V231
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
V235.11
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
-
-
题名动态纹理背景的建模
- 2
-
-
作者
何莎
费树岷
-
机构
东南大学自动化学院
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第B12期241-243,共3页
-
文摘
针对室外条件下动态纹理背景,采用自回归运动平均(ARMA)模型建立背景模型,并引入快速增量主元分析(IPCA)算法对模型进行降维,并辨识其中参数,实现最大似然估计。运用增量主元分析算法,不需要估算协方差矩阵,直接可以递增地得到特征向量和奇异值,计算出样本序列的主要元素。完成参数辨识后,ARMA模型可以合成无限长度的预测图像序列。最后,仿真实验证明了算法的有效性。
-
关键词
动态纹理
背景建模
自回归运动平均模型
增量主元分析
子空间系统辨识
-
Keywords
dynamic textures
background modeling
Autoregressive Moving Average （ARMA） model
Incremental Principal Component Analysis （IPCA）
subspace system identification
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
