Wahlberg (1991) shows that the the

Wahlberg (1991) shows that the the mapping (1 + aeiω)(eiω + a) improves the condition number of the least-squares covariance matrix. Furthermore,the implicit assumption that the system is low-pass in nature reduces the asymptotic covariance of the estimate at high frequencies. For recursive least-squares,Gunnarsson and Wahlberg(1991) show that the mean square error of the transfer function estimate can be approximated by

Результаты (русский) 1:

Уолберг (1991), показывает, что сопоставление (1 + aeiω)(eiω + a) улучшает состояние количество наименьших квадратов ковариационной матрицы. Кроме того, неявное предположение, что система НЧ-в природе уменьшает асимптотическая ковариации сметы на высоких частотах. Для рекурсивного наименьших квадратов Гуннарссон и Wahlberg(1991) показывают, что среднеквадратическая ошибка передачи функции оценки могут быть аппроксимированы

Результаты (русский) 2:

Уолберг (1991) показывает, что отображение (1 + aeiω) (eiω + а) улучшает состояние номер наименьших квадратов ковариационной матрицы. Кроме того, неявное предположение, что система находится нижних характер уменьшает асимптотическое ковариации оценки на высоких частотах. Для рекурсивных наименьших квадратов, Гуннарссон и Уолберг (1991) показывают, что средний квадрат ошибки оценки функции передачи можно аппроксимировать

Результаты (русский) 3:

уолберг (1991) показывает, что картирования (1 AEI ω) (мап ω) улучшает состояние числа least-squares ковариационная матрица.кроме того, подразумевается, что система низкочастотный характер, сокращает асимптотического ковариантность из сметы на высоких частотах.для рекурсивных least-squares,гуннарссон и серебристый (1991), показывают, что средняя площадь ошибка функции переноса оценка может быть аппроксимированы при помощи