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针对Hammerstein输出误差自回归（OEMA）模型,将关键变量分离原理与辅助模型辨识思想相结合,提出了基于关键变量分离的辅助模型递推增广最小二乘辨识方法。该方法能获得系统参数估计和噪声参数估计,且能实现在线辨识。
Hammerstein OEMA系统的辅助模型最小二乘辨识
【摘 要】
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针对Hammerstein输出误差自回归（OEMA）模型,将关键变量分离原理与辅助模型辨识思想相结合,提出了基于关键变量分离的辅助模型递推增广最小二乘辨识方法。该方法能获得系统参数
【机 构】
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青岛大学自动化工程学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2009年22期
【基金项目】
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山东省高等学校优秀青年教师国内访问学者项目、国家自然科学基金（60673101）资助
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