主成分分析的matlab代码实现-DIPCA_classicalOE:此存储库包含用于经典输出误差模型的模型估计的代码
主成分分析的matlab代码实现DIPCA_classicalOE
该存储库包含用于经典输出误差模型的模型估计的代码。
我们在此处提供文档，但请参阅
demo.m
文件以了解此功能的用法。
我们还提供了一个
readme.txt
文件来了解这个函数的用法和工作。
您可以键入以下命令以获取
Matlab
中的文档：
doc
dipca_oe_ref
帮助
dipca_oe_ref
该算法仅用输入输出数据估计差分方程的所有参数以及延迟、输入输出顺序，不需要用户提供任何猜测。
如果您正在使用此代码，请引用以下论文，如果您有任何疑问，请随时联系第一作者。
使用广义谱分解识别输出误差
(OE)
模型。
作者：Deepak
Maurya、Arun
K.
Tangirala、Shankar
Narasimhan，2019
年第五届印度控制会议
(ICC)，2019
年
1
月
9
日（第
28-33
页）。
IEEE。
（获得最佳学生论文奖）
纸：
海报：
幻灯片：
还有其他几项工作扩展了
DIPCA
算法在具有
OE
和
ARX
模型、MISO
系统的经典系统（非
EIV）中的使用：
ARX
Mo
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资源详情
[{"title":"（ 6 个子文件 18KB ） 主成分分析的matlab代码实现-DIPCA_classicalOE:此存储库包含用于经典输出误差模型的模型估计的代码","children":[{"title":"DIPCA_classicalOE-main","children":[{"title":"dipca_oe.p <span style='color:#111;'> 1.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.42KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo.m <span style='color:#111;'> 844B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 34.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"dipca_oe_ref.m <span style='color:#111;'> 2.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"readme.txt <span style='color:#111;'> 2.43KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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