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微笑去坚持

金虫 (正式写手)

[交流] 离散系统辨识 已有1人参与

在对离散系统进行辨识时, 如何进行数据采集, 在数据采集过程中, 需要设置采样周期T吗；如果需要设置采样周期T, 那么采样周期是否只需满足香农采样定理即可？
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1楼 2013-06-03 23:11:13
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gaofeng79

银虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
要设置采样周期，就算采集不设置，那进行辨识的时候一般还是要根据需要进行重采样。条件允许的话，采样频率尽可能设高点。香农定理只是最低要求。采样越快你能得到的最高频就越高，记录时间越长，频率分辨率就越高。具体值，根据自己需要和设备能力确定。
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发动机控制;快速原型;硬件在环测试;汽车主动安全;
2楼2013-06-04 08:26:52
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微笑去坚持

金虫 (正式写手)
引用回帖:
2楼: Originally posted by gaofeng79 at 2013-06-04 08:26:52
要设置采样周期，就算采集不设置，那进行辨识的时候一般还是要根据需要进行重采样。条件允许的话，采样频率尽可能设高点。香农定理只是最低要求。采样越快你能得到的最高频就越高，记录时间越长，频率分辨率就越高。 ...

谢谢。请问有没有较好的数据预处理办法，我能想到的只有最基本的处理办法。另外，数据预处理时是否必需剔除异常数据，剔除异常数据和归一化有区别吗
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3楼2013-06-04 09:27:37
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gaofeng79

银虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
你需要做什么样的预处理？剔除异常数据和归一化是两回事，前者是把认为错误的数据剔除掉，拟合的时候不使用这些数据。归一化只是类似缩放的处理，不会剔除数据。我比较习惯根据需要编写Matlab程序进行处理。
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发动机控制;快速原型;硬件在环测试;汽车主动安全;
4楼2013-06-04 18:45:29
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微笑去坚持

金虫 (正式写手)
引用回帖:
4楼: Originally posted by gaofeng79 at 2013-06-04 18:45:29
你需要做什么样的预处理？剔除异常数据和归一化是两回事，前者是把认为错误的数据剔除掉，拟合的时候不使用这些数据。归一化只是类似缩放的处理，不会剔除数据。我比较习惯根据需要编写Matlab程序进行处理。

我也是编写Matlab程序，我想做未知离散系统的辨识问题。不知道该对样本数据如何处理。我的想法是用小波去噪声，然后归一化。我刚接触控制理论，不清楚怎样设置采样时间来采集样本，我也不清楚用小波是不是过时了，有没有其他好些的去噪声的方法。在去噪声的时候，是不是同时剔除了异常的数据。谢谢你的回答。
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5楼2013-06-04 20:51:14
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gaofeng79

银虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
个人的看法，即使是未知系统，但也要先搞清楚对象的特征，然后进行处理。如果不了解对象的特征，就找一些方法做处理，可能会适得其反。比如我们知道对象是连续的、光滑的，不会发生突变。那么我们可以将一些偏离均值远的点剔除掉。但是，如果对象不是连续的、光滑的，那这么做就是把正确的数据剔除掉了。小波是不是适用，要看拿来解决什么问题。并不是理论越新、越复杂就是越好的东西。用最简单的办法解决问题才是有价值的。
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发动机控制;快速原型;硬件在环测试;汽车主动安全;
6楼2013-06-05 08:46:47
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