This paper considers the linear app

This paper considers the linear approximation and identification of multi-input multi-output (MIMO) Wiener–Hammerstein systems, or LNL systems. Evaluating the input–output cross-covariance matrix of the MIMO LNL system for Gaussian inputs, we show that the best linear approximation of the MIMO LNL system in the mean square sense can be obtained by the orthogonal projection (ORT) subspace identification method. For each allocation of the poles of the best linear approximation between the two linear subsystems, the unknown parameters in the numerators of the linear subsystems and the coefficients of a basis function expansion of the nonlinearity are estimated by applying the separable least-squares. The best LNL system is the one that gives the minimum mean square output error. A numerical example is included to show the feasibility of the present approach.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้พิจารณาการประมาณเชิงเส้นและรหัสของระบบ (MIMO) Wiener – แฮมเมอร์ครั้งผลลัพธ์หลายหลายอินพุต หรือระบบ LNL เราประเมินเมตริกซ์แปรปรวนระหว่างอินพุต – เอาท์พุตของระบบ MIMO LNL สำหรับนที่อินพุต แสดงว่า ประมาณเชิงเส้นที่ดีที่สุดของระบบ MIMO LNL ในสี่เหลี่ยมหมายถึงความสามารถได้รับ โดยวิธีการรหัส subspace orthogonal ฉาย (ORT) สำหรับแต่ละการปันส่วนของเสาการประมาณเชิงเส้นที่ดีที่สุดระหว่างสองระบบย่อยเชิงเส้น พารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักใน numerators ของระบบเชิงเส้นและสัมประสิทธิ์ของการขยายฟังก์ชันพื้นฐานของ nonlinearity ที่จะประเมิน โดยใช้อย่างน้อยสี่เหลี่ยม separable ระบบ LNL สุดจะแสดงข้อผิดพลาดผลลัพธ์ขั้นต่ำหมายถึงสแควร์ มีตัวอย่างตัวเลขเพื่อแสดงความเป็นไปได้ของแนวทางปัจจุบัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะพิจารณาประมาณเชิงเส้นและบัตรประจำตัวของหลายหลายท่านเอาท์พุท (MIMO) ระบบ Wiener-แฮมเมอร์หรือระบบ LNL การประเมินอินพุทเมทริกซ์ข้ามความแปรปรวนของระบบ MIMO LNL สำหรับปัจจัยการผลิต Gaussian เราแสดงให้เห็นว่าการประมาณเชิงเส้นที่ดีที่สุดของระบบ MIMO LNL ในตารางความรู้สึกหมายถึงสามารถรับได้โดยมุมฉาก (ORT) วิธีการระบุสเปซ สำหรับการจัดสรรขั้วของการประมาณเชิงเส้นที่ดีที่สุดระหว่างสองระบบย่อยเชิงเส้นแต่ละพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักใน numerators ของระบบย่อยเชิงเส้นและค่าสัมประสิทธิ์ของการขยายตัวฟังก์ชั่นพื้นฐานของความไม่เป็นเชิงเส้นที่มีการประมาณโดยใช้แยกกันไม่ออกอย่างน้อยสี่เหลี่ยม ระบบ LNL ดีที่สุดคือคนที่ให้ความหมายผิดพลาดการส่งออกขั้นต่ำตาราง ตัวอย่างที่ตัวเลขรวมอยู่ที่จะแสดงความเป็นไปได้ของวิธีการปัจจุบัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะพิจารณาการประมาณค่าเชิงเส้นและการเข้าออกหลายหลาย ( MIMO ) ไส้กรอกเยอรมัน– lnl กลายเป็นระบบ หรือระบบ ประเมินข้อมูลข้ามออก–เมทริกซ์ของระบบ MIMO ร่วม lnl สำหรับปัจจัยการผลิตเสียน เราพบว่า การประมาณเชิงเส้นที่ดีที่สุดของระบบ lnl MIMO ในหมายถึงตารางความรู้สึกได้โดยฉายตั้งฉาก ( สถาน ) วิธีการย่อย . สำหรับการจัดสรรของแต่ละขั้วของการประมาณค่าเชิงเส้นที่ดีที่สุดระหว่างสองระบบย่อยเชิงเส้น , พารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักในตัวเลขของระบบเชิงเส้นและสัมประสิทธิ์ของการขยายตัวของพื้นฐานฟังก์ชันประมาณค่าโดยใช้วิธีแยกออกจากกันได้ ระบบ lnl ที่ดีที่สุดคือหนึ่งที่ให้ผลผลิตขั้นต่ำหมายถึงตารางข้อผิดพลาด ตัวอย่างการคำนวณรวมเพื่อแสดงความเป็นไปได้ของแนวทางที่นำเสนอ