Errors-in-Variables Methods in System Identification / Söderström, Torsten  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Errors-in-Variables Methods in System Identification Tipo de documento: documento electrónico Autores: Söderström, Torsten, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXVII, 485 p. 30 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-75001-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ingeniería de control  teoría del sistema  Teoría del control  Telecomunicación  Red de computadoras  Estadísticas  Teoría de sistemas y control  Teoría de Sistemas  Control  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Redes de comunicación informática  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 629.8312 Resumen: Este libro presenta una descripción general de los diferentes métodos de errores en variables (EIV) que se pueden utilizar para la identificación del sistema. Los lectores explorarán las propiedades de un problema EIV. Estos problemas juegan un papel importante cuando el propósito es la determinación de las leyes físicas que describen el proceso, más que la predicción o el control de su comportamiento futuro. Los problemas de EIV suelen ocurrir cuando el propósito del modelado es obtener información física sobre un proceso. La identificabilidad de los parámetros del modelo para problemas EIV no es una cuestión trivial y se dan condiciones suficientes para la identificabilidad. El autor cubre varios aspectos de la modelización que, en conjunto, pueden encontrar una solución, incluida la caracterización de las propiedades del ruido, la extensión a sistemas multivariables y modelos de tiempo continuo. El libro encuentra soluciones que están constituidas por métodos que son compatibles con un conjunto de datos ruidosos, que los enfoques tradicionales de soluciones, como los mínimos cuadrados (totales), no encuentran. Se presentan varios métodos de identificación para el problema EIV. Cada método va acompañado de un análisis detallado basado en la teoría estadística y se explica la relación entre los diferentes métodos. Se cubren una multitud de métodos, incluidos: métodos de variables instrumentales; métodos basados ​​en compensación de sesgos; métodos de comparación de covarianza; y error de predicción y métodos de máxima verosimilitud. El libro muestra cuántos de los métodos se pueden aplicar en el dominio del tiempo o de la frecuencia y proporciona métodos especiales adaptados al caso de excitación periódica. Concluye con un capítulo específicamente dedicado a aspectos prácticos y perspectivas de usuario que facilitarán la transferencia del material teórico a su aplicación en sistemas reales. Los métodos de errores en variables en la identificación de sistemas brindan a los lectores la posibilidad de recuperar la verdadera dinámica del sistema a partir de mediciones ruidosas, mientras resuelven sistemas de ecuaciones sobredeterminados, lo que lo hace adecuado tanto para estadísticos como para matemáticos. El libro también actúa como referencia para investigadores e ingenieros informáticos debido a su exploración detallada de los problemas de EIV. . Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. The Static Case -- Chapter 3. The Errors-in-Variables Problem for Dynamic Systems -- Chapter 4. Identifiability Aspects -- Chapter 5. Modeling Aspects -- Chapter 6. Elementary Methods -- Chapter 7. Methods Based on Bias-Compensation -- Chapter 8. Covariance Matching -- Chapter 9. Prediction Error and Maximum Likelihood Methods -- Chapter 10. Frequency Domain Methods -- Chapter 11. Total Least Squares -- Chapter 12. Methods for Periodic Data -- Chapter 13. Algorithmic Properties -- Chapter 14. Asymptotic Distributions -- Chapter 15. Errors-in-Variables Problems in Practice -- Index -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents an overview of the different errors-in-variables (EIV) methods that can be used for system identification. Readers will explore the properties of an EIV problem. Such problems play an important role when the purpose is the determination of the physical laws that describe the process, rather than the prediction or control of its future behaviour. EIV problems typically occur when the purpose of the modelling is to get physical insight into a process. Identifiability of the model parameters for EIV problems is a non-trivial issue, and sufficient conditions for identifiability are given. The author covers various modelling aspects which, taken together, can find a solution, including the characterization of noise properties, extension to multivariable systems, and continuous-time models. The book finds solutions that are constituted of methods that are compatible with a set of noisy data, which traditional approaches to solutions, such as (total) least squares, do not find. A number of identification methods for the EIV problem are presented. Each method is accompanied with a detailed analysis based on statistical theory, and the relationship between the different methods is explained. A multitude of methods are covered, including: instrumental variables methods; methods based on bias-compensation; covariance matching methods; and prediction error and maximum-likelihood methods. The book shows how many of the methods can be applied in either the time or the frequency domain and provides special methods adapted to the case of periodic excitation. It concludes with a chapter specifically devoted to practical aspects and user perspectives that will facilitate the transfer of the theoretical material to application in real systems. Errors-in-Variables Methods in System Identification gives readers the possibility of recovering true system dynamics from noisy measurements, while solving over-determined systems of equations, making it suitable for statisticians and mathematicians alike. The book also acts as a reference for researchers and computer engineers because of its detailed exploration of EIV problems. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Errors-in-Variables Methods in System Identification [documento electrónico] / Söderström, Torsten,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXVII, 485 p. 30 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-75001-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ingeniería de control  teoría del sistema  Teoría del control  Telecomunicación  Red de computadoras  Estadísticas  Teoría de sistemas y control  Teoría de Sistemas  Control  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Redes de comunicación informática  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 629.8312 Resumen: Este libro presenta una descripción general de los diferentes métodos de errores en variables (EIV) que se pueden utilizar para la identificación del sistema. Los lectores explorarán las propiedades de un problema EIV. Estos problemas juegan un papel importante cuando el propósito es la determinación de las leyes físicas que describen el proceso, más que la predicción o el control de su comportamiento futuro. Los problemas de EIV suelen ocurrir cuando el propósito del modelado es obtener información física sobre un proceso. La identificabilidad de los parámetros del modelo para problemas EIV no es una cuestión trivial y se dan condiciones suficientes para la identificabilidad. El autor cubre varios aspectos de la modelización que, en conjunto, pueden encontrar una solución, incluida la caracterización de las propiedades del ruido, la extensión a sistemas multivariables y modelos de tiempo continuo. El libro encuentra soluciones que están constituidas por métodos que son compatibles con un conjunto de datos ruidosos, que los enfoques tradicionales de soluciones, como los mínimos cuadrados (totales), no encuentran. Se presentan varios métodos de identificación para el problema EIV. Cada método va acompañado de un análisis detallado basado en la teoría estadística y se explica la relación entre los diferentes métodos. Se cubren una multitud de métodos, incluidos: métodos de variables instrumentales; métodos basados ​​en compensación de sesgos; métodos de comparación de covarianza; y error de predicción y métodos de máxima verosimilitud. El libro muestra cuántos de los métodos se pueden aplicar en el dominio del tiempo o de la frecuencia y proporciona métodos especiales adaptados al caso de excitación periódica. Concluye con un capítulo específicamente dedicado a aspectos prácticos y perspectivas de usuario que facilitarán la transferencia del material teórico a su aplicación en sistemas reales. Los métodos de errores en variables en la identificación de sistemas brindan a los lectores la posibilidad de recuperar la verdadera dinámica del sistema a partir de mediciones ruidosas, mientras resuelven sistemas de ecuaciones sobredeterminados, lo que lo hace adecuado tanto para estadísticos como para matemáticos. El libro también actúa como referencia para investigadores e ingenieros informáticos debido a su exploración detallada de los problemas de EIV. . Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. The Static Case -- Chapter 3. The Errors-in-Variables Problem for Dynamic Systems -- Chapter 4. Identifiability Aspects -- Chapter 5. Modeling Aspects -- Chapter 6. Elementary Methods -- Chapter 7. Methods Based on Bias-Compensation -- Chapter 8. Covariance Matching -- Chapter 9. Prediction Error and Maximum Likelihood Methods -- Chapter 10. Frequency Domain Methods -- Chapter 11. Total Least Squares -- Chapter 12. Methods for Periodic Data -- Chapter 13. Algorithmic Properties -- Chapter 14. Asymptotic Distributions -- Chapter 15. Errors-in-Variables Problems in Practice -- Index -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents an overview of the different errors-in-variables (EIV) methods that can be used for system identification. Readers will explore the properties of an EIV problem. Such problems play an important role when the purpose is the determination of the physical laws that describe the process, rather than the prediction or control of its future behaviour. EIV problems typically occur when the purpose of the modelling is to get physical insight into a process. Identifiability of the model parameters for EIV problems is a non-trivial issue, and sufficient conditions for identifiability are given. The author covers various modelling aspects which, taken together, can find a solution, including the characterization of noise properties, extension to multivariable systems, and continuous-time models. The book finds solutions that are constituted of methods that are compatible with a set of noisy data, which traditional approaches to solutions, such as (total) least squares, do not find. A number of identification methods for the EIV problem are presented. Each method is accompanied with a detailed analysis based on statistical theory, and the relationship between the different methods is explained. A multitude of methods are covered, including: instrumental variables methods; methods based on bias-compensation; covariance matching methods; and prediction error and maximum-likelihood methods. The book shows how many of the methods can be applied in either the time or the frequency domain and provides special methods adapted to the case of periodic excitation. It concludes with a chapter specifically devoted to practical aspects and user perspectives that will facilitate the transfer of the theoretical material to application in real systems. Errors-in-Variables Methods in System Identification gives readers the possibility of recovering true system dynamics from noisy measurements, while solving over-determined systems of equations, making it suitable for statisticians and mathematicians alike. The book also acts as a reference for researchers and computer engineers because of its detailed exploration of EIV problems. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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