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Frequency domain identification of FIR models in the presence of additive input-output noise

机译:添加剂输入输出噪声存在下FIR模型的频域识别

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摘要

This paper describes a new approach for identifying FIR models from a finite number of measurements, in the presence of additive and uncorrelated white noise. In particular, two different frequency domain algorithms are proposed. The first algorithm is based on some theoretical results concerning the dynamic Frisch scheme. The second algorithm maps the FIR identification problem into a quadratic eigenvalue problem. Both methods resemble in many aspects some other identification algorithms, originally developed in the time domain. The features of the proposed methods are compared with each other and with those of some time domain algorithms by means of Monte Carlo simulations. (C) 2020 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:本文介绍了一种新方法,用于在附加添加剂和不相关的白噪声的情况下从有限数量的测量中识别FIR模型。 特别地,提出了两个不同的频域算法。 第一算法基于关于动态FRISCH方案的一些理论结果。 第二算法将FIR识别问题映射到二次特征值问题中。 这两种方法都类似于许多方面的一些其他识别算法,最初在时域开发。 所提出的方法的特征彼此比较,并通过蒙特卡罗模拟与某种时域算法的特征。 (c)2020 elestvier有限公司保留所有权利。

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