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文檔簡介

一、【每小題2分，其中10小題，共計(jì)20分】假設(shè)a，b，c，d ，是未知參數(shù)， 是噪聲，寫出下列系統(tǒng)的辨識(shí)模型(1) 解答： (2) 解答： (3) 解答：(4) 解答： (5) 解答： (6) 解答： (7) 解答： (8) 解答： (9) 解答： (10) 解答： (11) 解答： (12) 解答： 二、【每個(gè)2分，共計(jì)20分】假設(shè)是未知參數(shù)，是噪聲，寫出下列系統(tǒng)辨識(shí)模型(1) 解答： (2) 解答： (3) 解答： (4) 解答：(5) 解答：(6) 解答：(7) 解答： (8) 解答：(9) 解答： (10) 解答： 三、【20分】設(shè)三階AR模型為 其中是已知觀測序列，是零均值方差為的隨機(jī)白噪聲序列，其辨識(shí)模型為 寫出信息向量和參數(shù)向量的表達(dá)式 寫出的一次完成最小二乘估計(jì)式（數(shù)據(jù)長度為L） 寫出的遞推最小二乘辨識(shí)算法解答： =其中：令 則的RL算式如下：RLS算法如下：四、【20分】設(shè)有限脈沖響應(yīng)（FIR）模型為 其中y(t)是已知觀測序列，是零均值方差為的隨即白噪聲序列，其辨識(shí)模型為 寫出信息向量和參數(shù)向量的表達(dá)式 寫出的一次完成最小二乘估計(jì)式（數(shù)據(jù)長度為L） 寫出的遞推最小二乘（RLS）辨識(shí)算法解答：其中：令 則的RL算法如下：的RLS算法：五、【10分】設(shè)三階MA模型為.其中，是已知觀測序列，是零均值方差為的隨機(jī)白噪聲序列，其便是模型為 l 寫出信息向量和參數(shù)向量的表達(dá)式l 寫出的遞推增廣最小二乘(RELS)辨識(shí)算法.解答： 六、證明題【每小題2分，其中5題，計(jì)10分】設(shè)（1） （2）(3) (4) (5) (6) 解答：(1) 對(duì)式用矩陣求逆引理，則對(duì)上式兩邊乘，可得 （2） 對(duì)式左乘，可得（3）對(duì)右乘p(t),可得 面對(duì)

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