基于GUI的系统辨识软件设计

借助计算机的编程来处理系统辨识的数据十分繁杂,且不直观。本文利用MATLAB GUI工具设计了一款基于频域辨识的系统辨识软件,并详细介绍了该软件的设计过程,利用该软件来进行系统辨识,大大简化了辨识的过程,并且能够直观地反映辨识数据同实验数据之间的差距,具有很好的工程应用意义。     

使用特征域对SISO单输入输出滞后系统参数的辩识

针对单输入输出的SISO系统参数辨识,引入特征领域的概念,推导出了特征域值与系统参数的关系式,因此,提出了一种低阶滞后系统开环辨识的方法。同时,对外部干扰对系统参数辨识的影响进行了分析。     

基于加速收敛与递阶迭代的多变量系统辨识算法

根据递阶辨识原理和迭代辨识原理,可以实现多变量系统参数的准确辨识,但是其参数的收敛速度有待提高。该文针对参数的收敛性进行研究,提出了基于加速收敛技术的辨识方法。该方法根据递阶辨识原理将多变量系统分解成2个子系统,使其分别含有参数向量和参数矩阵,再根据迭代辨识原理得到参数的迭代解,并应用加速收敛技术进行加速。仿真实验表明:该方法可以得到很好的辨识结果,加速收敛技术的应用显著提高了参数的收敛速度。     

基于三阶累积量的闭环辨识

将高阶累积量对具有高斯分布特性的（白色或有色）随机噪声的强烈抑制特性,用于辨识开环条件下的干扰,一些文献中提出了基于高阶累积量的改进均方辨识准则（MSE）。针对三阶累积量的情形,探讨了该晨噪声上环辨识中的适用性。理论分析表明,扩展到闭环情形下的MSE辨识准则等价于无噪声干扰下对象处理开环情形时的均方误差辨识准则,该方法可获得处于闭环运行状态下对象的渐进无偏参数估计;当对象采用ARMA模型时,可获得相应的线性递推辨识算法,仿真实验证明了该算法的有效性。     

一种工业机器人动力学参数的辨识方法

机器人动力学参数辨识方程随着关节的增多变得更加繁琐,关节数超过4个后,甚至难以获得准确的参数辨识方程.为此,文中提出一种分步辨识的方法.该方法每次辨识的惯性参数较少,辨识方程相对简单,计算量小,辨识累计误差小,能很好地实现对超过四自由度的关节机器人动力学参数的辨识.文中还以某型六自由度关节机器人为对象,设计了辨识实验,对分步辨识方法进行了验证.结果表明:在保有机器人关键动力学特性的情况下,文中方法能简单而有效地获得机器人的关键动力学参数.     

系统辨识的粒子群优化方法

研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后利用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步提高粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.仿真结果表明,给出的辨识算法是合理的,虽然扰动对算法的性能以及辨识结果有一定的影响,但利用文中所提出的改进粒子群优化算法仍然可以理想地辨识出系统的结构以及模型的参数,且与已有辨识算法相比更加有效.     

自回归模型的多新息随机梯度和多新息最小二乘辨识方法

将多新息辨识理论用于研究自回归模型的参数辨识问题,通过把标量新息扩展为向量新息(即多新患),扩展信患向量到信患矩阵和构成堆积系统输出,从而提出了自回归模型的多新息随机梯度辨识算法和多新息最小二乘辨识算法.仿真结果验证了提出算法的有效性.     

表面建筑材料吸放湿特性的辅助变量辨识

建立了以材料表面空气相对湿度为输入，材料湿容量为输出的建筑围护结构材料动态湿特性单输入单输出辨识数学模型，得到相应的Z传递 函数模型。建造了建筑围护结构材料的辨识试验系统。采用辅助变量辨识方法辨识得到单输入单输出差分方程和Z传递函数。并比较了最小二乘辨识法和辅助变量辨识法的辨识结果。结果表明，辅助变量辨识法辨识精度有所提高，系统阶降低。     

CARMA模型的多新息增广随机梯度辨识算法

将多新息辨识理论用于研究CARMA模型参数辨识问题,通过把标量新息扩展为向量新患,即多新息,得出相应的多新息增广随机梯度辨识算法.仿真结果验证了提出算法的有效性.     

子空间辨识方法的研究与改进

文中研究了基于状态空间模型的子空间状态空间系统辨识方法,具体介绍了该方法的辨识原理,同时将该方法与AIC准则相结合,对子空间辨识方法进行了改进,并对该方法进行了仿真研究。结论表明:该方法可以非常准确地得到系统的阶次,避免由于阶次选择不同而引起的辨识误差,具有很广阔的实际应用前景。     

计算机与个人识别技术

本文论述个人识别的基本思想，首先介绍用于个人识别的生物特征：形态学特征、功能特征和生化学特征，然后较详细地介绍利用指纹、掌形、脸、眼纹等形态学特征和笔迹（签名）、声纹等功能特征进行个人识别时，利用计算机进行数据处理的基本思想，最后讨论个人识别技术发展的有关动向：应用神经网络技术和建立复合的个人识别装置．     

偏差校正最小二乘法参数辩识的分析和仿真

本文旨在分析偏差校正法与其他参数辩识方法的关系。在前面部分，借助移位向量把二次准则表达成待辩识参数的显函数。这样广义最小二乘法，偏差校正法及伪线性法的离线算法便很容易地以这同一准则导出。后面部分从递推预报误差法导出以上三种方法的递推算法。通过以上分析并采用仿真手段清楚展现了各种算法间的相互关系。     

澳大利亚民族认同初探

历史上,澳大利亚的民族认同经历种族认同和文化认同的发展,20世纪70年代以后随多元文化政策的推行,在共同国民意识、公民意识的基础上形成的国民认同才趋于独立和成熟。民族认同发展和演变的过程也是澳大利亚走向开放的、民主的、成熟的现代社会的过程。     

社会认同理论及其营销应用研究

对社会认同理论背景进行梳理,并对社会认同的动机、发展过程以及影响结果展开分析,还进一步研究了认同理论在营销领域的发展,即公司认同的概念、构成要素以及传播途径等.通过对实证研究的梳理,发现顾客对公司特质方面的感知、公司的外部形象和跨边界代理,构成了公司认同的前因变量,而积极的消费者购买和品牌评价,则是公司认同导致的后向结果.     

人与其生存环境的主体互联式思考——博克认同说及其现实意义

人是修辞的动物也是象征的动物.人在修辞活动中,总是通过象征行动自觉或不自觉地寻求认同.认同说在现实生活中具有普遍的深刻意义.围绕博克的认同说,阐述三种认同观及其现实意义,启发生存主体--人,对生存环境的思考.     

基于辅助变量盲辨识方法的肌电信号识别分类

表面肌电信号(sEMG)是神经肌肉活动发放的生物电信号。本文从信号产生的根源出发,建立FIR模型,该模型的输入为信号源是不可测的,为了克服该不足本文提出采用盲辨识的方法辨识模型系数,以该系数作为表面肌电信号的特征,对6种手势动作识别分类,实验表明,该方法运算量小,分类能力较好。     

草果的生药学鉴定

对草果进行系统生药学鉴定,为其鉴别及应用提供科学依据．采用原植物鉴别、性状鉴别、显微鉴别的方法．结果草果在原植物、性状、显微等方面具有专属性的特征．该方法简便易操作,可作为该药材定性鉴别依据．     

基于模态振型的简支梁损伤识别

相比结构的频率,振型反应的信息更加丰富.振型曲率是对结构损伤十分敏感的一个指标;利用简支梁结构损伤前后的1阶振型曲率差对其进行损伤识别,对损伤位置有较好的识别效果,而利用高阶振型无法进行识别;对于简支梁损伤程度,利用振型曲率差只能进行定性的识别,随着损伤程度的加深,图形突变增大.     

多新息随机梯度辨识方法的收敛性研究

从理论上给出了多新息辨识方法的推导过程,提出了多新息随机梯度辨识方法,并运用随机过程理论分析了多新息随机梯度辨识方法的均方收敛性,给出参数估计误差上界的计算公式。分析表明数据的平稳性可以提高参数估计精度。最后给出了多新息辨识方法的各种典型变形。     

美洲大蠊的生药学及分子生药学鉴定

运用生药学及分子生药学方法，对美洲大蠊的中药材特征进行鉴别。采用高效体视显微镜和生物数码显微镜对美洲大蠊的性状特征及其粉末显微特征进行观察记录，并利用分子鉴定方法对美洲大蠊DNA做PCR扩增、测序。将测序结果与中药材DNA条形码鉴定系统中的数据进行同源性比对，检测结果与形态学方法鉴定结果相比较，验证生药学鉴别的准确性。结果显示美洲大蠊粉末体壁碎片多鳞片状纹理，内外壁分层明显；刚毛分粗细两种，颜色分明，二者之间的差异较大；复眼碎片特征明显。分子生药学鉴定结果为蜚蠊科大蠊属昆虫美洲大蠊Periplaneta americana L.，同源性100%。该研究可以确认美洲大蠊的中药材鉴别特征，为保障美洲大蠊药材的安全使用提供了实验依据。