一类耦合Jansen-Rit模型中突变参数的非线性辨识 |
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摘 要: | 耦合Jansen-Rit模型可以用于模拟脑电信号的产生,其中的兴奋性增益参数的变化对模型动力学特性有重要的影响,这种变化可以用于模拟异常脑电活动的产生,因而,辨识这类突变参数具有重要意义。针对一类具有突变兴奋性增益参数的耦合Jansen-Rit模型,本文给出一种基于强跟踪容积卡尔曼滤波器的新方法来解决非线性辨识和估计问题。强跟踪容积卡尔曼滤波器结合容积卡尔曼滤波器估计精度高和强跟踪滤波器跟踪性能强的优点,能够重构非线性系统中的兴趣变量,以及辨识系统中的突变参数。仿真验证了该方法的有效性。
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