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Veröffentlichung:	Oktober 1974
Genre:	Naturwissensch., Medizin, Technik
ISBN:	9783540069119
EAN-Code:	9783540069119
Verlag:	Springer Berlin Heidelberg
Einband:	Kartoniert
Sprache:	Deutsch
Dimensionen:	H 244 mm / B 170 mm / D 12 mm
Gewicht:	362 gr
Seiten:	204
Zus. Info:	Paperback
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Inhalt:

IV In diesem Band werden deshalb Identifikations- und Parameterschatz­ methoden behandelt, die fUr die Auswertung mittels Digitalrechner (bzw. ProzeBrechner) besonders geeignet sind und die fUr relativ groBe Klassen von teahnisahen, bioZogisahen, okonomisahen und oko­ Zogisahen Ppoaessen angewendet werden konnen. Nach einigen grundsatzlichen Bemerkungen Uber die theoretischen und experimentellen Verfahren der ModeZZgewinnung und ihre Wechselwir­ kungen werden in Kapitel 1 die Aufgaben der ProzeBidentifikation be­ schrieben. Es schlieBt sich eine KZassifikation dep Identifikations­ vepfahpen an, mit der sich die vielfaltigen Verfahren Ubersichtlich ordnen lassen. Da die Identifikationsverfahren wegen des Einsatzes von Digitalrech­ nern hauptsachlich in der Form fUr aeitdiskpete (abgetasteteJ SignaZe interessieren, sind in Kapitel 2 einige grundlegende Beziehungen de­ terminierter und stochastischer zeitdiskreter Signale und Prozesse zusammengestellt. Die weitere Unterteilung des Stoffes richtet sich nach der Form des resultierenden mathematischen Modells. Teil A behandelt die fUr die Identifikation von nichtparametrischen Modellen (Gewichtsfunktionen, Korrelationsfunktionen) wichtigen KoppeZationsvepfahpen und die zu­ gehorigen Testsignale. In Teil B werden Identifikationsverfahren fUr parametrische Modelle (Differenzengleichungen, z-Ubertragungsfunktio­ nen) dargestellt, die ausnahmslos Parameterschatzverfahren sind. Es wird mit der einfachsten, grundlegenden Methode dep kZeinsten Quad­ pate begonnen, die zunachst fUr statische und dann fUr dynamische Pro­ zesse formuliert wird. Dabei werden sowohl nichtrekursive als auch rekursive Schatzgleichungen angegeben. Die Behandlung der Parameter­ schatzung mit Hilfe der stochastischen Parameteroptimierung fUhrt dann zur (rekursiven) Methode der stoahastisahen Apppoximation.