输出过采样闭环系统辨识方法中最优过采样率的选择

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提出了一种基于输出过采样技术的线性离散时间闭环系统辨识方法,通过对输出端施加过采样,将原闭环系统模型转化为过采样模型.对于输出端白噪声、有色噪声干扰,分别利用最小二乘辨识算法和误差预报算法辨识出过采样模型,进而计算出原闭环系统的模型参数.辨识结果中模型参数的估计误差服从均值为0的正态分布,方差由过采样率决定,据此推导出了使参数估计误差最小化的最优过采样率的计算方法.该方法实现简单,运算量小,估计精度高.仿真实验表明,当信噪比大于15 dB时,该方法的估计精度可达98%;当过采样率为15~20时,算法具有最
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