【摘 要】
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运用信号的基函数展开方法,以时变参数的AR模型为研究对象,采用具有时频局部特性的小波分解和重构滤波器作为基函数,获得对模型时变参数的辨识算法.利用周期延拓对信号边缘进
【机 构】
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合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽,合肥,230009
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运用信号的基函数展开方法,以时变参数的AR模型为研究对象,采用具有时频局部特性的小波分解和重构滤波器作为基函数,获得对模型时变参数的辨识算法.利用周期延拓对信号边缘进行处理.忽略部分高频小波系数以克服小波重构层数对线性方程组求解的制约问题,获得模型阶数与最小重构层数的关系.研究发现,方法对时变参数的变化趋势及频率特征辨识有效,提高采样率可以改善被忽略的高频成分的影响,有助于辨识快变及瞬变参数的高频特征.
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