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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:二阶RC参数辨识方法_电动车电池仿真_SOC估算模型_电动汽车电池模型_matlab仿真 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
子空间辨识(ABCD),子空间辨识方法,matlab源码.zip.zip
2022-04-12 16:24:23 5KB
针对MFCC仅反映语音静态特征导致的方言识别率低的问题,而SDC由于考虑了前后帧差分倒谱的影响,能反映语音的动态特征;同时考虑方言的静态与动态特征,对普通话、上海话、广东话和闽南话4种方言进行MFCC特征和SDC特征提取,将其两组特征组合送入支持向量机进行辨识,并研究了针对4种方言的SDC的局部最优参数组合。仿真实验结果表明,同时考虑方言的静态与动态特征方法的识别率高达92.5%,但识别率的提高是以延长运算时间为代价的。
2022-04-02 15:51:31 526KB 论文研究
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Matlab最小二乘类辨识方法的比较-辨识作业.rar 很久以前做过的一篇课程论文,是系统辨识中最基础的几种最小二乘类辨识方法的比较,最小二乘法,递推最小二乘和广义最小二乘,发上来和大家分享一下, 注意: 本附件免费提供,但是每下载一次系统会扣一个M币以控制下载流量,右键单击另存为,不要用迅雷.迅雷下载时每线程收费1M币,如默认设置为5个线程时收费就是5个M币! 课题内容为 已知系统模型:x-1.5x 0.7x=2u 0.5u, y=x ν, ν=αγ, u、x、y、ν分别为模型输入、模型输出、测量输出、干扰噪声。输入u为逆m序列:信号幅值a=1、寄存器位数为n=5,重复周期数q=40。α为噪信比调整因子,噪信比定义为:NSR=σv/σx*100% ,σx、σv分别为模型输出x和噪声ν的均方差(标准差),γ有两种模型:γ为白噪声,γ为有色噪声,噪声模型为: γ=e 0.5e 0.9γ-0.95γ ,e为白噪声。定义辨识误差值:δ= ,其中:N为独立的实验次数, 为模型真值, 为估计值。 完成下列问题: 1.编制Matlab程序,产生u,x,取前1024点绘制u和x图形。(10分) 2.编制Matlab程序,取NSR=20%,用同一噪声源产生两种噪声模型,分别绘制ν、y曲线。(10分) 3.编制Matlab程序,取NSR=0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%,ν分别采用白噪声模型和有色噪声模型,每种工况下取独立试验次数N=50(每次独立产生噪声),数据序列取前1024点,用批次最小二乘法辨识模型,分别画出NSR~δ曲线,以此说明噪声对辨识精度的影响。(20分) 4.编制Matlab程序,取NSR=10%、40%,ν分别取白噪声模型和有色噪声模型,用递推最小二乘法辨识模型参数,对比画出各参数辨识结果随递推次数变化的曲线。为了对比研究,必须保证在同一组u、x序列下,用同一白噪声源γ产生给定噪信比的白噪声和有色噪声干扰。(30分) 5.编制Matlab程序,取NSR=10%、30%,ν取有色噪声模型,分别用递推最小二乘和广义最小二乘递推法辨识系统参数,对比画出各参数辨识结果随γ次数变化的曲线。为了对比研究,必须保证在同一组u、y序列下进行辨识试验。(30分) 摘要:本文系统的探讨了三种最小二乘类辨识方法的原理和性能,并对各种方法在各种不同的环境下进行了MATLAB仿真,仿真结果证明:最小二乘法不适合实时处理,在同等情况下,递推最小二乘的辨识速度较快,但在有色噪声干扰下效果不理想,广义最小二乘法的辨识效果最好,且不受噪声是否有色的影响,但是费时最多。
2022-03-22 14:25:50 414KB matlab
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为精确地在线获取永磁同步电动机的参数,提出了一种在一个模型中对电阻、电感和永 磁磁链同时进行估算的自适应辨识方法
2022-01-18 21:44:44 2.06MB simulink
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时滞现象是造成系统不稳定和性能变差的重要因素,为了系统的分析与综合,本文提出了一种基于继电控制的一阶延迟系统的辨识方法。通过对被辨识系统加入继电控制,可以得到输出响应的采样值,并结合控制量得到一组线性方程组,对线性方程组应用最小二乘法进行求解,得到一阶加延迟模型的参数。通过仿真表明这种方法具有较高的精度,且易于实现。
2021-12-30 15:18:45 1.76MB 自然科学 论文
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