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Beurling Type Theorem on the Hilbert Space Generated by a Positive Sequence
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作者 Chang Hui WU Zhi Jie WANG Tao YU 《数学学报:英文版》 SCIE CSCD 2019年第9期1511-1519,共9页
Let H^2(γ) be the Hilbert space over the bidisk D^2 generated by a positive sequence γ={γnm}n,m≥0. In this paper, we prove that the Beurling type theorem holds for the shift operator on H^2(γ) with γ={γnm}n,m≥... Let H^2(γ) be the Hilbert space over the bidisk D^2 generated by a positive sequence γ={γnm}n,m≥0. In this paper, we prove that the Beurling type theorem holds for the shift operator on H^2(γ) with γ={γnm}n,m≥0 satisfying certain series of inequalities. As a corollary, we give several applications to a class of classical analytic reproducing kernel Hilbert spaces over the bidisk D^2. 展开更多
关键词 Beurling TYPE THEOREM INVARIANT SUBSPACE WANDERING SUBSPACE
基于特征融合与子空间学习的行人重识别算法
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作者 朱小波 车进 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第2期156-162,共7页
针对现存行人重识别算法不能较好地适应光照、姿态、遮挡等变化的问题,提出一种基于特征融合与子空间学习的行人重识别算法。该算法对整幅行人图像提取方向梯度(HOG)直方图特征和HSV(Hue,Saturation,Value)直方图特征作为整体特征,再在... 针对现存行人重识别算法不能较好地适应光照、姿态、遮挡等变化的问题,提出一种基于特征融合与子空间学习的行人重识别算法。该算法对整幅行人图像提取方向梯度(HOG)直方图特征和HSV(Hue,Saturation,Value)直方图特征作为整体特征,再在滑动窗口内提取色彩命名(CN)特征和两个尺度的尺度不变局部三元模式(SILTP)特征。为了使算法具有更好的尺度不变性,对原图像进行两次下采样,再对采样后的图像提取上述特征。提取特征后,采用核函数分别将原始特征空间转换到非线性空间,在非线性空间内学习一个子空间,同时在子空间内学习一个相似性度量函数。在3个公开数据集上进行了实验,结果表明,所提算法可以较好地提高重识别率。 展开更多
关键词 机器视觉 行人重识别 特征融合 子空间 非线性 核函数
Enhancing subspace clustering based on dynamic prediction
3
作者 Ratha PECH Dong HAO +1 位作者 Hong CHENG Tao ZHOU 《中国计算机科学前沿:英文版》 SCIE EI CSCD 2019年第4期802-812,共11页
In high dimensional data, many dimensions are irrelevant to each other and clusters are usually hidden under noise. As an important extension of the traditional clustering, subspace clustering can be utilized to simul... In high dimensional data, many dimensions are irrelevant to each other and clusters are usually hidden under noise. As an important extension of the traditional clustering, subspace clustering can be utilized to simultaneously cluster the high dimensional data into several subspaces and associate the low-dimensional subspaces with the corresponding points. In subspace clustering, it is a crucial step to construct an affinity matrix with block-diagonal form, in which the blocks correspond to different clusters. The distance-based methods and the representation-based methods are two major types of approaches for building an informative affinity matrix. In general, it is the difference between the density inside and outside the blocks that determines the efficiency and accuracy of the clustering. In this work, we introduce a well-known approach in statistic physics method, namely link prediction, to enhance subspace clustering by reinforcing the affinity matrix. More importantly, we introduce the idea to combine complex network theory with machine learning. By revealing the hidden links inside each block, we maximize the density of each block along the diagonal, while restrain the remaining non-blocks in the affinity matrix as sparse as possible. Our method has been shown to have a remarkably improved clustering accuracy comparing with the existing methods on well-known datasets. 展开更多
关键词 SUBSPACE CLUSTERING link prediction blockdiagonal matrix low-rank REPRESENTATION SPARSE representation.
A BLOCK LANCZOS METHOD FOR THE CDT SUBPROBLEM
4
作者 Liqiang Song Wei Hong Yang 《计算数学:英文版》 SCIE CSCD 2019年第2期240-260,共21页
In this paper, we present a block Lanczos met hod for solving the large-scale CDT subproblem. During the algorithm, the original CDT subproblem is projected to a smallscale one, and then some classical method is emplo... In this paper, we present a block Lanczos met hod for solving the large-scale CDT subproblem. During the algorithm, the original CDT subproblem is projected to a smallscale one, and then some classical method is employed to solve this small-scale CDT subproblem to get a solution, which can be used to derive an approximate solution of the original CDT subproblem. Theoretical analysis of the error bounds for both the optimal value and the optimal solution is also proposed. Numerical experiments are carried out, and it is demonstrated that the block Lanczos method is effective and can achieve high accuracy for large-scale CDT subproblems. 展开更多
关键词 CDT subproblem TRUST-REGION subproblem Block-Lanczos method Krylov SUBSPACE Error BOUNDS
一种基于空时频域的GPS联合抗干扰技术 预览
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作者 吕登魁 张颖洁 《电子设计工程》 2019年第1期94-98,共5页
针对空时处理在应对大量时变的窄带和宽带干扰时存在的抗干扰性能下降的问题,本文提出了一种新型空时频抗干扰结构,改进了子空间估计算法,并将其应用到GPS抗干扰中,降低了计算量和子空间估计误差,有效地抑制了窄带和宽带干扰,满足干扰... 针对空时处理在应对大量时变的窄带和宽带干扰时存在的抗干扰性能下降的问题,本文提出了一种新型空时频抗干扰结构,改进了子空间估计算法,并将其应用到GPS抗干扰中,降低了计算量和子空间估计误差,有效地抑制了窄带和宽带干扰,满足干扰源实时变化和高动态环境下的抗干扰要求。 展开更多
关键词 空时频 子空间 GPS 抗干扰
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融合BOW模型的多特征子空间行人重识别算法 预览
6
作者 朱小波 车进 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期146-150,共5页
针对目前行人重识别算法在目标外观特征和度量算法方面的问题,提出一种融合BOW模型的多特征子空间行人重识别算法。在行人图像上采用2-D高斯模板将图像背景弱化,然后提取BOW特征描述子和YUV+HSV颜色特征描述子,并将其融合组成最终的特... 针对目前行人重识别算法在目标外观特征和度量算法方面的问题,提出一种融合BOW模型的多特征子空间行人重识别算法。在行人图像上采用2-D高斯模板将图像背景弱化,然后提取BOW特征描述子和YUV+HSV颜色特征描述子,并将其融合组成最终的特征描述子。在相似性度量方面,采用在原始特征空间学习一个子空间,并在该子空间学习测度矩阵的方法进行相似性度量。在VIPeR和CUHK01两个数据集上的实验结果表明,提出的算法能够明显地提高行人重识别率。 展开更多
关键词 BOW模型 子空间 背景弱化 行人重识别
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起落架摆振的子空间模态参数辨识 预览
7
作者 汪文君 李志蕊 汤阿妮 《现代机械》 2019年第2期46-50,共5页
为给起落架稳定性合格审定提供依据,国内首次在某民用飞机上进行了摆振试验。试验时,在跑道上安装了激励板,飞机按要求的速度滑过激励板以激励起结构的动态响应。子空间模态参数辨识方法被引入到数据处理中,为剔除虚假模态,稳定图被引... 为给起落架稳定性合格审定提供依据,国内首次在某民用飞机上进行了摆振试验。试验时,在跑道上安装了激励板,飞机按要求的速度滑过激励板以激励起结构的动态响应。子空间模态参数辨识方法被引入到数据处理中,为剔除虚假模态,稳定图被引入以判别真实模态频率和系统的阶次。最后给出该飞机起落架的模态参数辨识结果。结果表明:激励板能有效地激励起结构的动态响应,结合了稳定图的子空间模态参数辨识方法给出了较好的辨识结果,起落架未发生摆振。 展开更多
关键词 起落架 摆振 子空间 模态参数辨识 稳定图
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Fault diagnosis of wind turbine bearing based on stochastic subspace identification and multi-kernel support vector machine 预览
8
作者 Hongshan ZHAO Yufeng GAO +1 位作者 Huihai LIU Lang LI 《现代电力系统与清洁能源学报(英文)》 CSCD 2019年第2期350-356,共7页
In order to accurately identify a bearing fault on a wind turbine, a novel fault diagnosis method based on stochastic subspace identification(SSI) and multi-kernel support vector machine(MSVM) is proposed. Firstly, th... In order to accurately identify a bearing fault on a wind turbine, a novel fault diagnosis method based on stochastic subspace identification(SSI) and multi-kernel support vector machine(MSVM) is proposed. Firstly, the collected vibration signal of the wind turbine bearing is processed by the SSI method to extract fault feature vectors. Then, the MSVM is constructed based on Gauss kernel support vector machine(SVM) and polynomial kernel SVM. Finally, fault feature vectors which indicate the condition of the wind turbine bearing are inputted to the MSVM for fault pattern recognition. The results indicate that the SSI-MSVM method is effective in fault diagnosis for a wind turbine bearing and can successfully identify fault types of bearing and achieve higher diagnostic accuracy than that of K-means clustering, fuzzy means clustering and traditional SVM. 展开更多
关键词 Wind TURBINE Bearing Fault diagnosis Stochastic SUBSPACE identification(SSI) Multi-kernel support vector machine(MSVM)
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深度PCA子空间极限学习机图像检索算法
9
作者 李昆仑 王琳 +1 位作者 李尚然 巩春景 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第3期665-670,共6页
传统的基于内容的图像检索方法缺少自主学习能力,图像表达能力不强,严重制约其图像检索性能,而深度学习模型为图像检索提供了新思路.本文提出一种深度PCA子空间极限学习机图像检索算法.首先将图像进行分块处理,采用多层级联主成分分析... 传统的基于内容的图像检索方法缺少自主学习能力,图像表达能力不强,严重制约其图像检索性能,而深度学习模型为图像检索提供了新思路.本文提出一种深度PCA子空间极限学习机图像检索算法.首先将图像进行分块处理,采用多层级联主成分分析作为卷积滤波层,将图像映射到深层PCA子空间,然后通过深度极限学习机获得深层子空间稀疏特征,实现图像的深层特征提取.最后对特征进行哈希编码,利用编码实现快速图像检索.在MNIST、CIFAR-10和CALTECH256等数据集上的实验结果表明,该算法在训练效果和训练时间上都具有较好的性能,与卷积神经网络等深度学习框架相比,具有结构简洁、收敛速度快等优点. 展开更多
关键词 图像检索 深度学习 子空间 极限学习机
A Generalized Propagator Algorithm for Localization of Non-circular Sources Using Arbitrary Array Geometry 预览
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作者 CAO Renzheng ZHANG Xiaofei 《南京航空航天大学学报:英文版》 EI CSCD 2019年第2期339-351,共13页
A propagator-based algorithm for direction of arrival(DOA)estimation of noncoherent one-dimensional(1-D)non-circular sources is presented such as binary phase shift keying(BPSK)and amplitude modulation(AM).The algorit... A propagator-based algorithm for direction of arrival(DOA)estimation of noncoherent one-dimensional(1-D)non-circular sources is presented such as binary phase shift keying(BPSK)and amplitude modulation(AM).The algorithm achieves DOA estimation through searching a 1-D spectrum,which is newly formed on the basis of the rank reduction criterion,and works well without knowledge of the non-circular phases.And then,a search-free implementation of the algorithm is also developed by using the polynomial rooting technique.According to the non-circular property,the algorithm can virtually enlarge the array aperture,thus significantly improving its estimation accuracy and enabling it to handle more sources than the number of sensors.Moreover,the algorithm requires no rotational invariance,so it can be applied to arbitrary array geometry and dispense with the high-complexity procedure of the eigen-decomposition of the correlation sample matrix.Finally,numerical simulations verify the performance and effectiveness of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 direction of arrival(DOA) SUBSPACE method RANK reduction criterion PROPAGATOR NON-CIRCULAR source
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基于全变量信息的ICA子空间故障检测方法
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作者 杨文翠 王帆 +1 位作者 谭帅 侍洪波 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期12-16,共5页
独立主元分析(Independent Component Analysis,ICA)应用于化工过程故障监测,首先是对原始空间进行降维得到低维空间,但有些微小故障不能被检测,造成信息缺失,影响监测结果。针对这一问题,提出一种新的子空间监控方法。根据变量和独立... 独立主元分析(Independent Component Analysis,ICA)应用于化工过程故障监测,首先是对原始空间进行降维得到低维空间,但有些微小故障不能被检测,造成信息缺失,影响监测结果。针对这一问题,提出一种新的子空间监控方法。根据变量和独立主元空间(Independent Component Subspace,ICS),残差空间(Residual Subspace,RS)关联程度,把相似的变量划分到同一个空间,保留全部的过程变量,并分别建立监控模型。最后通过数值例子及田纳西伊斯特曼过程验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 独立主元分析 子空间 信息缺失 故障检测
IMPROVED RELAXED POSITIVE-DEFINITE AND SKEW-HERMITIAN SPLITTING PRECONDITIONERS FOR SADDLE POINT PROBLEMS
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作者 Yang Cao Zhiru Ren Linquan Yao 《计算数学:英文版》 SCIE CSCD 2019年第1期95-111,共17页
We establish a class of improved relaxed positive-definite and skew-Hermitian splitting (IRPSS)preconditioners for saddle point problems.These preconditioners are easier to be implemented than the relaxed positive-def... We establish a class of improved relaxed positive-definite and skew-Hermitian splitting (IRPSS)preconditioners for saddle point problems.These preconditioners are easier to be implemented than the relaxed positive-definite and skew-Hermitian splitting (RPSS) preconditioner at each step for solving the saddle point problem.We study spectral properties and the minimal polynomial of the IRPSS preconditioned saddle point matrix.A theoretical optimal IRPSS preconditioner is also obtained,Numerical results show that our proposed IRPSS preconditioners are convergence rate of the GMRES method superior to the existing ones in accelerating the for solving saddle point problems. 展开更多
关键词 SADDLE point problems Preconditioning RPSS PRECONDITIONER EIGENVALUES Krylov SUBSPACE method
A parallel and robust object tracking approach synthesizing adaptive Bayesian learning and improved incremental subspace learning
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作者 Kang LI Fazhi HE +1 位作者 Haiping YU Xiao CHEN 《中国计算机科学前沿:英文版》 SCIE EI CSCD 2019年第5期1116-1135,共20页
This paper presents a novel tracking algorithm which integrates two complementary trackers. Firstly, an improved Bayesian tracker(B-tracker) with adaptive learning rate is presented. The classification score of B-trac... This paper presents a novel tracking algorithm which integrates two complementary trackers. Firstly, an improved Bayesian tracker(B-tracker) with adaptive learning rate is presented. The classification score of B-tracker reflects tracking reliability, and a low score usually results from large appearance change. Therefore, if the score is low, we decrease the learning rate to update the classifier fast so that B-tracker can adapt to the variation and vice versa. In this way, B-tracker is more suitable than its traditional version to solve appearance change problem. Secondly, we present an improved incremental subspace learning method tracker(Stracker). We propose to calculate projected coordinates using maximum posterior probability, which results in a more accurate reconstruction error than traditional subspace learning tracker. Instead of updating at every time, we present a stopstrategy to deal with occlusion problem. Finally, we present an integrated framework(BAST), in which the pair of trackers run in parallel and return two candidate target states separately. For each candidate state, we define a tracking reliability metrics to measure whether the candidate state is reliable or not, and the reliable candidate state will be chosen as the target state at the end of each frame. Experimental results on challenging sequences show that the proposed approach is very robust and effective in comparison to the state-of-the-art trackers. 展开更多
关键词 OBJECT TRACKING BAYESIAN LEARNING SUBSPACE LEARNING particle filter principal component analysis
抗干扰GPS接收机中角度、频偏和时延的联合估计及跟踪方法 预览
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作者 王兆年 常凝 +1 位作者 王文杰 韩笑 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期609-616,共8页
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)应用广泛,但是卫星信号很小,容易受到干扰。传统的使用功率倒置的方法使用空时级联的方式,只能对所有导航卫星形成一个波束,限制了干扰的抑制性能。本文以GPS为例,提出了一... 全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)应用广泛,但是卫星信号很小,容易受到干扰。传统的使用功率倒置的方法使用空时级联的方式,只能对所有导航卫星形成一个波束,限制了干扰的抑制性能。本文以GPS为例,提出了一种基于空时联合处理的多天线抗接收机的结构。在捕获阶段,先利用子空间分解求出干扰空间,进行投影后利用GPS信号结构实现角度和小数倍频偏的联合估计,从而分别对每颗卫星做波束形成,提高了干扰抑制能力。在跟踪阶段,在单天线跟踪环路的基础上增加角度跟踪环路,实现同时对角度、频偏、时延的跟踪。与已有的基于空时联合处理的方法相比,本文方法在不降低性能的前提下降低了实现复杂度。数值仿真结果表明,捕获阶段角度估计性能得到了提升,捕获概率增大,抗干扰能力也较传统的功率倒置方法有了大幅提升。 展开更多
关键词 抗干扰 子空间 投影 联合估计 角度跟踪环路
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k近邻约束的稀疏子空间聚类 预览
15
作者 刘玉馨 何光辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期39-45,共7页
稀疏子空间聚类是近年提出的高维数据聚类框架,针对实际数据并不完全满足线性子空间模型的假设,提出k近邻约束的稀疏子空间聚类算法。该算法结合数据的子空间结构,k近邻及距离信息,在稀疏子空间模型上,添加k近邻约束项。添加的约束项符... 稀疏子空间聚类是近年提出的高维数据聚类框架,针对实际数据并不完全满足线性子空间模型的假设,提出k近邻约束的稀疏子空间聚类算法。该算法结合数据的子空间结构,k近邻及距离信息,在稀疏子空间模型上,添加k近邻约束项。添加的约束项符合距离越小,相似系数越大的直观认识且不改变系数矩阵的稀疏性。在人脸数据集Extended YaleB、ORL、AR,物体图像数据集COIL20及手写数据集USPS上的聚类实验表明提出的算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 子空间 聚类 稀疏表示 K近邻 人脸聚类
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一种声矢量阵最小方差无畸变方位估计算法 预览
16
作者 马伯乐 朱世强 孙贵青 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期153-158,共6页
针对声矢量阵最小方差无畸变(AVAMVDR)算法,综合考虑角度分辨与单边指向特性,提出一种改进的AVAMVDR(IAVAMVDR)方位估计算法。从空间功率与子空间分解两方面分析了传统AVAMVDR算法特性;利用解析振速与声压-振速抑制各向同性噪声能力,介... 针对声矢量阵最小方差无畸变(AVAMVDR)算法,综合考虑角度分辨与单边指向特性,提出一种改进的AVAMVDR(IAVAMVDR)方位估计算法。从空间功率与子空间分解两方面分析了传统AVAMVDR算法特性;利用解析振速与声压-振速抑制各向同性噪声能力,介绍两种协方差矩阵构造方法,并在此基础上实现目标方位估计。理论分析表明,IAVAMVDR算法有效减小了信号子空间影响,使得主瓣更窄、旁瓣更低,并具有一定的抗左右舷模糊能力;仿真与实测数据均证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 声矢量阵 最小方差无畸变 左右舷模糊 子空间
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FBMC/OQAM系统中基于子空间的信道估计算法 预览
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作者 王涵 廖建庆 王咸鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1482-1485,1489共5页
针对滤波器组多载波偏移幅度调制(FBMC/OQAM)系统中基于传统导频结构的信道估计方法估计精确度不高、频谱利用率低的问题,提出一种基于子空间的盲信道估计算法。区别于传统的子空间方法,该算法通过空间上的接收分集技术引入数据冗余进... 针对滤波器组多载波偏移幅度调制(FBMC/OQAM)系统中基于传统导频结构的信道估计方法估计精确度不高、频谱利用率低的问题,提出一种基于子空间的盲信道估计算法。区别于传统的子空间方法,该算法通过空间上的接收分集技术引入数据冗余进行盲信道估计,不需要发送导频序列,从而提高了频谱利用率。仿真结果表明,该算法可以有效地估计信道,而且估计性能优于传统导频方法。 展开更多
关键词 滤波器组多载波偏移幅度调制 信道估计 子空间 导频
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欧氏空间的子空间的正交系与正交补 预览
18
作者 陈之辉 于荣格 《沧州师范学院学报》 2019年第1期1-4,36共5页
提出了欧氏空间的子空间的正交系概念,指出欧氏空间的子空间的正交系是唯一存在的,给出了利用欧氏空间的基的度量矩阵和齐次线性方程组的基础解系求欧氏空间的子空间的正交系的方法.明确了欧氏空间的子空间的正交系与正交补的区别和联系... 提出了欧氏空间的子空间的正交系概念,指出欧氏空间的子空间的正交系是唯一存在的,给出了利用欧氏空间的基的度量矩阵和齐次线性方程组的基础解系求欧氏空间的子空间的正交系的方法.明确了欧氏空间的子空间的正交系与正交补的区别和联系.指出欧氏空间的子空间如果有正交补,那么正交补和正交系是相同的;欧氏空间的有限维子空间都有正交补,无限维子空间不一定有正交补. 展开更多
关键词 子空间 正交系 正交补
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基于OLED微显示器的原子扫描控制器设计 预览
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作者 张春燕 陈文栋 +3 位作者 季渊 赵浩然 冉峰 闫科 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期395-401,共7页
头戴式虚拟现实(Virtual Reality,VR)显示的持续升温推动微显示器不断向高分辨率、高刷新率的方向发展,然而微显示器有限的带宽难以承载虚拟世界下的海量图像数据,为了减少微显示器系统扫描成像过程中的时间冗余,提高数据传输效率和图... 头戴式虚拟现实(Virtual Reality,VR)显示的持续升温推动微显示器不断向高分辨率、高刷新率的方向发展,然而微显示器有限的带宽难以承载虚拟世界下的海量图像数据,为了减少微显示器系统扫描成像过程中的时间冗余,提高数据传输效率和图像线性度,建立了一种伪随机扫描顺序的原子扫描模型。传统的微显示器是从第一个像素到最后一个像素连续顺序扫描的,原子扫描采用分子空间按位的扫描方法,将整个显示屏幕分成若干子空间,扫描时可以任意切换子空间。根据原子扫描模型设计了微显示器的原子扫描控制器,通过分辨率为1.6 k×3×1.6 k硅基OLED微显示器的验证,扫描达到了100%的传输效率和93.8%的线性度,相比于传统的十二子场扫描,时钟频率降低了约3.3倍。证明了原子扫描控制器的可行性,适用于超高清、高分辨率、海量数据的图像显示。 展开更多
关键词 微显示器 原子扫描控制器 传输效率 线性度 子空间
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Identification of the state-space model and payload mass parameter of a flexible space manipulator using a recursive subspace tracking method
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作者 Zhiyu NI Jinguo LIU +1 位作者 Zhigang WU Xinhui SHEN 《中国航空学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第2期513-530,共18页
The on-orbit parameter identification of a space structure can be used for the modification of a system dynamics model and controller coefficients. This study focuses on the estimation of a system state-space model fo... The on-orbit parameter identification of a space structure can be used for the modification of a system dynamics model and controller coefficients. This study focuses on the estimation of a system state-space model for a two-link space manipulator in the procedure of capturing an unknown object, and a recursive tracking approach based on the recursive predictor-based subspace identification(RPBSID) algorithm is proposed to identify the manipulator payload mass parameter. Structural rigid motion and elastic vibration are separated, and the dynamics model of the space manipulator is linearized at an arbitrary working point(i.e., a certain manipulator configuration).The state-space model is determined by using the RPBSID algorithm and matrix transformation. In addition, utilizing the identified system state-space model, the manipulator payload mass parameter is estimated by extracting the corresponding block matrix. In numerical simulations, the presented parameter identification method is implemented and compared with the classical algebraic algorithm and the recursive least squares method for different payload masses and manipulator configurations. Numerical results illustrate that the system state-space model and payload mass parameter of the two-link flexible space manipulator are effectively identified by the recursive subspace tracking method. 展开更多
关键词 Flexible space MANIPULATOR LINEARIZATION PARAMETER IDENTIFICATION STATE-SPACE model SUBSPACE methods
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