具有线性前馈环节的高阶系统跟随低阶模型的MRACS设计方法

以往的ＭＲＡＣＳ设计方法都存在的正反馈环,且属同阶跟随同阶的情况．正反馈环的使用往往存在会使系统不稳定的特点,本文用线性前馈环节取代了正反馈环,解决了稳定问题,提高了抗噪声能力,并把原来同阶系统跟随同阶模型的方法,推广为高阶系统跟随低价模型的ＭＲＡＣＳ设计。     

解刚性常微分方程的一种线性多步法

文中考虑一类Ａ（α）—稳定的线性多步法它具有最大绝对稳定域，在同样精度的情况下给出了一组２到７阶的线生ｋ步法，它比同阶的ＧＥＡＲ方法及ＸＢＷ方法的绝对稳定域都大，并且适合于求解刚性常微分方程。     

ARMA模型的一种线性建模法

在ＡＲＭＡ模型的自协方差函数和函逆数的基础上，利用Ｍａｒｐｌｅ算法提出一种ＡＲＭＡ模型的线性建模法，与非线性建模法比较，其运算工作量大大减少，便于在线别识和控制，而且利用此方法建立的ＡＲＭＡ模型参数的精度较高。     

基于倒谱的非因果自回归系统自适应辨识

为解决信号处理中非因果自回归（ＡＲ）系统的自适应辨识问题，本文提出了一种利用倒谱进行ＡＲ系统辨识的新方法。这一方法在倒谱域内把非因果ＡＲ系统辨识问题转化为非最小相位有限冲激响应（ＦＩＲ）系统辨识问题，因此可以利用现有的基于倒谱的ＦＩＲ系统辨识算法构造非因果ＡＲ系统辨识算法，从而实现了非因果ＡＲ系统的自适应参数辨识，并解决了以往文献中未曾解决的非因果ＡＲ系统阶次自适应确定问题。另外，本算法可以保证估计出的ＡＲ模型是稳定的。数值仿真结果证明了本算法具有很高的估计精度。     

一种具有SA预报能力的GPS KALMAN滤波器

对ＧＰＳ定位中的ＳＡ误差作了系统辨识。表明：ＳＡ误差可用时变ＡＲ（ｐ）模型表述，ＡＲ（ｐ）的时变参数可由ＲＬＳ算法结合Ｆ判据建立的ＡＲ（ｐ）模型辨识机获得。用该方法获得的模型对ＳＡ误差进行预报，在剔除野值后精度在１０ｍ之内。还提出了一种将以ＡＲ（ｐ）模型表述的ＳＡ误差加入ＧＰＳ ＫＡＬＭＡＮ滤波器的方法，可得到一种具有ＳＡ预报能力的ＧＰＳ ＫＡＬＭＡＮ滤波器。     

正弦、余弦鉴相特性的n阶锁相环路方程的稳定性

本文针对采用理想积分滤波器和ＲＣ积分滤波器时，得到的正弦余弦鉴相特性的ｎ阶锁相环路方程，给出相应的等价系统．然后运用首次近似方法，研究了上述等价系统平衡点渐近稳定及不稳定性，并指明环路存在跳周现象．     

自回归语音信号模型参数的韧性估计算法及在共振峰检测中的应用

使用牛顿算法的韧性（Ｒｏｂｕｓｔ）Ｍ估计方法来估计自回归（ＡＲ）语音信号模型的线性预测参数，该方法考虑了语音信号模型浊音激励源的非高斯特性，能有效地抑制异常值（ｏｕｔｌｉｅｒ）的影响。使用所提出的韧性线预测算法来检测共振峰，获得了比使用常规线性预测方法更准确的结果     

Ornstein-Uhlenbeck噪声驱动的过阻尼广义Langevin方程的共振

本文研究了受外部周期信号激励的线性过阻尼广义Langevin方程的随机共振现象.本文将系统内噪声建模为指数型关联Ornstein-Uhlenbeck噪声,系统外噪声建模为双态噪声,并利用随机平均法和积分变换算法推导出系统响应的一阶稳态矩和稳态响应振幅的解析表达式.对解析结果的分析表明,该线性过阻尼广义Langevin方程具有丰富的共振行为,即系统的稳态响应振幅随噪声的特征参数、周期激励信号的频率及部分系统参数的变化而出现广义随机共振.     

伪近邻方法在ARMA系统阶数判别中的应用

从相空间重构的角度，提出利用伪近邻方法判别ＡＲＭＡ系统的总阶数。该方法可在数据量较小的阈值固定的情况下判别ＡＲＭＡ系统总阶数。数值计算表明，使用该方法判别线性ＡＲＭＡ系统总阶数，取得了比较满意的结果。     

基于稳定不变零点奇异系统的降阶H_∞滤波器设计

研究了连续奇异系统的降阶H_∞滤波器的设计问题.通过将原系统转化为一个标称系统和一个不确定部分,同时增加补充的约束条件,使原系统的稳定不变零点转化为标称系统的不稳定不变零点,从而可以基于标称系统,利用已有的降阶算法设计得到原系统的降阶H_∞滤波器.文中给出了降阶H_∞滤波器的设计算法,并进一步研究了可用于构造降阶滤波器的不变零点的范围.最后给出一个算例,说明该设计方法的有效性和可行性.