论文摘要
将过采样闭环结构与贝叶斯变分法相结合,推导出基于过采样闭环结构的递推贝叶斯变分法,并且通过分析过采样闭环结构估计模型的渐近方差表达式,得出过采样结构可以利用超出模型频带之外的高频信息减小辨识模型的误差。仿真结果表明:基于过采样结构的贝叶斯变分法在输出噪声仅为白噪声情况下,相较于传统辨识方法具有更高的辨识精度。当输出噪声受到尖峰噪声或脉冲噪声污染时,笔者方法能够利用外加噪声中含有的高频信息提高辨识精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 白振轩,徐宝昌,陈贺龙,马超
关键词: 过采样闭环结构,贝叶斯变分法,渐近方差,尖峰噪声
来源: 化工自动化及仪表 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 无机化工,有机化工
单位: 中国石油大学(北京)信息科学与技术学院,中国石油塔里木油田分公司库车油气开发部
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFC0303700)
分类号: TQ050.7
页码: 469-473+502
总页数: 6
文件大小: 789K
下载量: 19