کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6958650 | 1451947 | 2016 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonparametric identification of a Wiener system using a stochastic excitation of arbitrarily unknown spectrum
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی غیرپارامتری یک سیستم وینر با استفاده از یک بروز تصادفی از طیف ناشناخته دلخواه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد کردن، سیستم های خطی، برآورد غیر خطی، فیلترهای غیر خطی، سیستم های غیر خطی، غیر خطی، برآورد مجدد، تجزیه و تحلیل رگرسیون، سیستم های تصادفی شناسایی سیستم، تجزیه و تحلیل سریال،
Recursive estimation - برآورد مجددEstimation - برآورد کردنRegression analysis - تجزیه و تحلیل رگرسیونTime series analysis - تجزیه و تحلیل سریNonlinear estimation - تخمین غیرخطیNonlinear systems - سیستم غیرخطیStochastic systems - سیستم های تصادفیLinear systems - سیستمهای خطیSystem identification - شناسایی سیستمNonlinearities - غیرخطیNonlinear filters - فیلترهای غیرخطی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
A Wiener system consists of two sequential sub-systems: (i) a linear, dynamic, time-invariant, asymptotically stable sub-system, followed by (ii) a nonlinear, static (i.e. memoryless), invertible sub-system. Both sub-systems will be identified non-parametrically in this paper, based on observations at only the overall Wiener system׳s input and output, without any observation of any internal signal inter-connecting the two sub-systems, and without any prior parametric assumption on either sub-system. This proposed estimation allows the input to be temporally correlated, with a mean/variance/spectrum that are a priori unknown (instead of being white and zero-mean, as in much of the relevant literature). Moreover, the nonlinear sub-system׳s input and output may be corrupted additively by Gaussian noises of non-zero means and unknown variances. For the above-described set-up, this paper is first in the open literature (to the best of the present authors׳ knowledge) to estimate the linear dynamic sub-system non-parametrically. This presently proposed linear system estimator is analytically proved as asymptotically unbiased and consistent. Moreover, the proposed nonlinear sub-system׳s estimate is assured of invertibility (unlike earlier methods), asymptotic unbiasedness, and pointwise consistence. Furthermore, both sub-systems׳ estimates׳ finite-sample convergence is also derived analytically. Monte Carlo simulations verify the efficacy of the proposed estimators and the correctness of the derived convergence rates.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 120, March 2016, Pages 422-437
Journal: Signal Processing - Volume 120, March 2016, Pages 422-437
نویسندگان
Tsair-Chuan Lin, Kainam Thomas Wong,