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实验三线性系统参数估计的最大似然法实验目的掌握最大似然估计的原理使用最大似然估计和递推最大似然估计方法对线性系统参数进行估计了解初始值设定采样点数遗忘因子等因素对参数估计结果的影响实验原理最大似然估计方法于年提出与其他估计方法相比较它具有以下优点可用于多种系统模型包括非线性模型和多种试验条件下具有很好的渐进性质其他一些估计方法如最小二乘法可看作最大似然法的特例设被辨识的系统模型为模型式中若记截止到时刻所观测到的输入输出数据集合分别为则再设为独立于和且概率密度服从于正态分布的零均值白噪声方差为则上
实验三 线性系统参数估计的最大似然法 实验目的 掌握最大似然估计的原理,使用最大似然估计和递推最大似然估计方法对线性系统参数进行估计; 了解初始值设定、采样点数、遗忘因子等因素对参数估计结果的影响。。 实验原理 最大似然(ML)估计方法于1912年Fisher提出。与其他估计方法相比较,它具有以下优点: 可用于多种系统模型(包括非线性模型)和多种试验条件下; 具有很好的渐进性质; 其他一些估计方法如最小二乘法可看作最大似然法的特例。 设被辨识的系统模型为CARMA模型: = (1) 式中 若记截止到N时刻所观测到的输入、输出数据集合分别为 则
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