利用梯度搜索、牛頓搜索、多新息辨識理論,研究多頻標準正弦信號的建模問題,提出了相應的最小均方參數(shù)辨識算法、隨機梯度參數(shù)辨識算法、多新息隨機梯度參數(shù)辨識算法、遞推梯度參數(shù)辨識算法、牛頓遞推參數(shù)辨識算法等,給出了幾個典型辨識算法的計算步驟。文中的方法可以推廣到其它多頻信號模型的參數(shù)辨識。

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【文章目錄】：
1 多頻標準信號模型
2 最小均方參數(shù)辨識算法
3 隨機梯度參數(shù)辨識算法
    3.1 隨機梯度辨識算法
    3.2 遺忘因子隨機梯度辨識算法
    3.3 投影辨識算法
    3.4 修正隨機梯度辨識算法
    3.5 修正遺忘因子隨機梯度辨識算法
4 多新息隨機梯度參數(shù)辨識算法
    4.1 多新息隨機梯度辨識算法
    4.2 加權多新息隨機梯度辨識算法
    4.3 遺忘因子多新息隨機梯度辨識算法
    4.4 多新息投影辨識算法
    4.5 修正多新息隨機梯度辨識算法
    4.6 修正遺忘因子多新息隨機梯度辨識算法
5 遞推梯度參數(shù)辨識算法
6 牛頓遞推參數(shù)辨識算法
7 結語



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