Approximability models and optimal system identification
Approximability models and optimal system identification
复制标题
近似模型和最优系统识别
DOI：
10.1007/s00498-020-00253-z
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Foucart, Simon
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ettehad, Mahmood;Foucart, Simon
本文考虑了通过对传递函数进行线性测量所观测到的稳定线性定常系统的最优恢复问题。一个常见的建模假设在这里被相关的假设所取代，即传递函数属于由近似能力描述的模型集。利用最近与这些近似模型相关的最优恢复结果，我们构建了一些最优算法，并描述了在Hardy Hilbert空间和磁盘代数框架下识别和评估传递函数的最优性能。特别是，我们明确地确定了在内圆或环面上的等距点进行频率测量的最佳恢复性能。
This article considers the problem of optimally recovering stable linear time-invariant systems observed via linear measurements made on their transfer functions. A common modeling assumption is replaced here by the related assumption that the transfer functions belong to a model set described by approximation capabilities. Capitalizing on recent optimal recovery results relative to such approximability models, we construct some optimal algorithms and characterize the optimal performance for the identification and evaluation of transfer functions in the framework of the Hardy Hilbert space and of the disk algebra. In particular, we determine explicitly the optimal recovery performance for frequency measurements taken at equispaced points on an inner circle or on the torus.
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