Идентификация объектов управления. Семенов А.Д - 184 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

определяя затем искомое значение f
l
(n) путем выполнения обратного ДПФ (уже
одномерного) над полученным результатом F
l
(k). Таким образом, в данном
случае вместо трудоемкой операции многомерного ДПФ выполняется более
простая операция (8.19), не требующая умножения комплексных чисел.
В соответствии с рассмотренными выше принципами сегментации
данных и выражениями (8.1) − (8.3) алгоритм вычисления оценки
$
( ,..., )Hk k
mm1
ядра Винера в частотной области можно представить
состоящим из следующей последовательности действий:
1. Разбиение реализации входного процесса x(n) на две группы отрезков
x
l
1
(n) и x
l
2
(n), l = 1,
...,
L, перекрывающихся на интервалах N/2 (см. рис. 8.1), а
реализации выходного процесса y(n) − на отрезки y
1,l
(n), совпадающие по
времени с отрезками x
l
1
(n).
2. Вычисление с помощью алгоритма БПФ коэффициентов Фурье
Xk
l
i
() = БПФ
{
}
xn
l
i
(), i = 1, 2.
3. Вычисление по ранее полученной оценке
),...,(
ˆ
111 −− mm
H
ωω
ядра меньшего
порядка многомерных функций
Fk k H k k He Xk Xk
l
i
mm mml
i
l
i
m
( ,..., )
$
( ,..., ) [ ( ),..., ( )]
11 11111 1−− −− −
=
, i = 1, 2
и определение F
l
i
(k) путем выполнения операции (4.42) перехода к одной
переменной в частотной области.
4. Определение с помощью обратного БПФ циклических сверток
fn
l
i
() = ОБПФ
{
}
Fk
l
i
(), i = 1, 2.
5. Формирование l-го отрезка составляющей выходного сигнала фильтра,
обусловленной ортогональным функционалом (m-1)-го порядка 
определяя затем искомое значение fl(n) путем выполнения обратного ДПФ (уже
одномерного) над полученным результатом Fl(k). Таким образом, в данном
случае вместо трудоемкой операции многомерного ДПФ выполняется более
простая операция (8.19), не требующая умножения комплексных чисел.
        В соответствии с рассмотренными выше принципами сегментации
данных         и         выражениями           (8.1) − (8.3)        алгоритм           вычисления            оценки
H$ m ( k1 ,... , k m )    ядра Винера в частотной области можно представить
состоящим из следующей последовательности действий:
        1. Разбиение реализации входного процесса x(n) на две группы отрезков
xl1(n) и xl2(n), l = 1, ..., L, перекрывающихся на интервалах N/2 (см. рис. 8.1), а
реализации выходного процесса y(n) − на отрезки y1,l(n), совпадающие по
времени с отрезками xl1(n).
        2. Вычисление с помощью алгоритма БПФ коэффициентов Фурье


                                                               {        }
                                          X li ( k ) = БПФ x li (n) , i = 1, 2.

        3. Вычисление по ранее полученной оценке Hˆ m−1 (ω1 ,..., ωm−1 ) ядра меньшего
порядка многомерных функций


         Fl i ( k1 ,... , k m −1 ) = H$m −1 ( k1 ,... , k m −1 ) Hem −1[ X li ( k1 ),... , X li ( k m −1 )] , i = 1, 2


и определение Fli(k) путем выполнения операции (4.42) перехода к одной
переменной в частотной области.
        4. Определение с помощью обратного БПФ циклических сверток


                                                               {         }
                                         f l i (n) = ОБПФ Fl i ( k ) , i = 1, 2.

        5. Формирование l-го отрезка составляющей выходного сигнала фильтра,
обусловленной ортогональным функционалом (m-1)-го порядка

Страницы