Resumen

Este trabajo considera el problema de estimación de parámetros para sistemas Hammerstein multientrada multisalida de respuesta al impulso finita (FIR-MA). Filtrado por la función de transferencia de ruido, el modelo FIR-MA se transforma en un modelo autorregresivo controlado. El principio de separación de variables clave se utiliza para derivar un algoritmo de mínimos cuadrados recursivo basado en el filtrado de datos. Los ejemplos numéricos confirman que el algoritmo propuesto puede estimar los parámetros con mayor precisión y tiene una mayor eficiencia computacional en comparación con el algoritmo de mínimos cuadrados recursivos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo de mínimos cuadrados recursivos, respuesta al impulso finita, mayor eficiencia computacional, función de transferencia de ruido, problema de estimación de parámetros, principio de separación de variables, fir, modelo ma, modelo autorregresivo, filtrado de datos
• Keywords:recursive least squares algorithm, finite impulse response, higher computational efficiency, noise transfer function, parameter estimation problem, variable separation principle, fir, ma model, autoregressive model, data filtering