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装 订 线 实 验 报 告 实验名称 用 MATLAB分析状态状态空间模型 系 专业 自动化 班 姓名 学号 授课老师 预定时间 实验时间 实验台号 一目的要求 1掌握线性定常系统的状态空间表达式学会在 MATLAB中建立状态空间模型的方 法 2 掌握传递函数与状态空间表达式之间相互转换的方法学会用 MATLAB实现不同 模型之间的相互转换 3 熟悉系统的连接学会用 MATLAB确定整个系统的状

参数估计 成平著 非常好的数理统计专著 有助于进一步进行研究

多分量LFM信号在分数阶Fourier域的参数估计与分离，刘宝华，李运华，分数阶Fourier变换由于其特有的性质，非常适和处理LFM信号，尤其是作为一种线性变换，可以克服多分量LFM信号的交叉项的干扰。本文在��

非均匀采样系统的实现可以包括两个方面： 　　（1）对信号进行非均匀采样得到非均匀采样信号； 　　（2）进行非均匀采样算法处理。 　　前一个方面主要是硬件实现的问题，即如何在硬件上实现对信号的非均匀采样，后一个方面主要是选择合适的处理算法，以便对信号进行适当的处理，得到所需的结果。 　　从一般意义上来看，信号的每个采样点需要两个量来代表：采样值大小和采样时间。对于均匀采样，由于任何两个采样点的间隔都是相等的，因此，均匀采样只需要记录采样值和标记采样点的顺序即可。但是，对于非均匀采样，由于采样点的间隔是不相等的，因此，非均匀采样除了要记录采样值大小以外，还需要记录采样时间。在实际实现中，非

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量N4SID 辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.

高斯混合模型（Gaussian mixture model，簡稱 GMM）是單一高斯機率密度函數的 延伸，由於 GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈，因此近年來常被用在語音 與語者辨識，得到不錯的效果。 8 – 1. 單一高斯機率密度函數的參數估測法 8 – 2. 高斯混合密度函數的參數估測法 8 – 3. 求取 GMM 參數的另一種方法

svr圆参数估计，matlab写的，附带数据集，代码有详细的注释及说明，有利于读者深入了解SVR算法及操作流程