Вы здесь

Идентификация параметров многомерных линейных разностных уравнений нелинейным методом наименьших квадратов

Автор: 
Гущин Андрей Викторович
Тип работы: 
Дис. канд. техн. наук
Год: 
2006
Артикул:
13014
129 грн
(417 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.
Общие вопросы идентификации
1.1. Структуры моделей передаточных функций
1.1.1. Структура модели ошибки уравнения.
1.1.2. Структура модели выходной ошибки
1.1.3. Структура модели при наличии помех наблюдения
во входных и выходных сигналах.
1.2. Методы идентификации
1.2.1. Методы непараметрической идентификации
1.2.1.1. Непараметрические временные методы
1.2.1.2. Частотные методы
1.2.2. Методы параметрического оценивания
1.2.2.1. Методы оценивания, основанные на знании функции плотности распределения вероятности
1.2.2.2. Методы без знания закона распределения
Выводы по главе 1
2. НЕЛИНЕЙНЫЙ МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
Выводы по главе 2
3. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ВРЕМЕННОЙ МОДЕЛИ, ТЕСТЫ ПРОСТР IШОЙ МОДЕЛИ СРЕДСТВАМИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА
3.1. Численные методы определения оценок параметров многомерного линейного разностного уравнения.
3.1.1. Теория численных методов нелинейного МНК
3.1.2. Тесты численных методов нелинейного МНК на базе временной модели в форме многомерной авторегрессии
3.2. Двухэтапная процедура идентификации временной модели динамического объекта
3.2.1. Описание пространственной модели распределения потенциала на замкнутой поверхности, численные методы построения модели
3.2.2. Подпрограмма идентификации и теста пространственной модели
3.2.3. Тестовая программа идентификации временной модели реального объекта
3.2.3.1. Тестовый временной прогноз значения одного параметра пространственной модели
3.2.3.2. Программа идентификации временных параметров многомерного стохастического разностного уравнения .
3.3. Тесты систем электрокардиографического отведения на оптимальный выбор типа пространственной модели.
3.3.1. Тест системы отведения ДНК
3.3.2. Тест системы отведения ИК.
3.3.3. Тест системы отведения ИЕСТАЬ.
3.4. Авторские свидетельства на программные продукты
Выводы но главе 3
4. ПРОГРАММНАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗА МЕДИЦИНСКИХ ПАРАМЕТРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБОРУДОВАНИЯ МНОГОКАНАЛЬНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ.
4.1. Программная модель в среде электрокардиографических исследований активности сердца при предрейсовых осмотрах .
4.2. Краткий обзор по моделям электрической активности
сердца.
4.3. Термины и понятия используемого базисного метода электрокардиографии
4.3.1. Системы отведения, применяемые при измерении электрокардиографических параметров водителя транспортного средства
4.3.2. Методы электрокардиографического
картирования, применяемые в предрейсовых осмотрах
4.4. Программное обеспечение для реализации численных
методов программного моделирования
4.4.1. Система управления данными и компонентами автоматизации ОЬЕ математических пакетов.
4.4.2. Моделирование поверхностного моментного распределения биопотенциалов.
4.4.3. Расчет временной модели
4.5. Интерпретация нормы и прогнозируемой патологии
водителя транспортного средства моделью распределения биопотенциалов
4.5.1. Основные компоненты электрокардиографии
4.5.2. Соглашение по картографическим ориентирам
выхода модели.
4.5.3. Представление комплекса ОЯЗ и сегмента 5Тмоделью
в норме.
4.5.4. Патология по данным программной модели пространственного распределения потенциалов
4.5.5. Методические рекомендации прогноза состояния миокарда.
4.5.6. Использование программной модели в практике предрейсового осмотра
Выводы по главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ
ЛИТЕРАТУРЫ
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4
Приложение 5
Приложение 6
ВВЕДЕНИЕ
Работа посвящена изложению раздела теории параметрической идентификации линейных динамических систем, по моделям которых обрабатываются измерения медицинских показателей в автоматизированной системе предрейсового осмотра АСПО при обеспечении безопасности на железнодорожном транспорте. Развиваются нелинейные методы на основе критерия типа отношения двух квадратичных форм оценки параметров линейных разностных уравнений при наличии помех во входных и выходных сигналах.
Актуальность