徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部(2006年4月1日〜2016年3月31日)

1. 池田 建司([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])

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2. (英) Hiroshi Oku / (日) 奥 宏史 / (読) おく ひろし

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(英) Asymptotic Properties of BCSS Method in Closed Loop Environment

(日) 閉ループ環境におけるバイアス補償型部分空間同定法の漸近的性質

(英) Bias compensated state space model identification method in closed loop environment (CL-BCSS) is introduced. The noise is assumed to be a 0 mean colored noise. It is also assumed that the reference input is a white Gaussian process uncorrelated to the noise. Signal and noise components of a certain matrix in the proposed method and CL-MOESP method are analyzed and compared. It is shown that CL-BCSS method corresponds to CL-MOESP method with infinite past horizon.

(日) 閉ループ環境におけるバイアス補償型部分空間同定法を導入する．雑音は平均0の有色雑音，参照入力は雑音とは無相関のガウス性白色雑音と仮定する．提案手法とCL-MOESP法におけるある行列の信号成分・雑音成分を解析し比較する．提案手法は設計パラメータのpast horizonが無限大におおきくしたときのCL-MOESP法に対応することを示す．

1. (英) closed-loop identification / (日) 閉ループ同定 / (読) へいるーぷどうてい
2. (英) State-space methods / (日) 部分空間同定法 / (読) ぶぶんくうかんどうていほう
3. (英) Variance / (日) 分散 / (読) ぶんさん

1. (英) 978-3-902823-06-9