R. Palma Orozco, J.J. Medel Juárez, G. Garrido Aguilar
Este artículo muestra el desarrollo de un estimador estocástico óptimo para un modelo de sistemas tipo caja negra con nido en un espacio m-dimensional. Se propone un algoritmo para evaluar y construir la forma diagonal del sistema en espacio de estados para estimar las ganancias internas. El algoritmo permite eliminar el cálculo de matrices pseudoinversas y tiene una complejidad computacional de orden lineal O(j), donde j es la dimensión de la matriz diagonaly que computacionalmente representa una menor complejidad que los métodos utilizados tradicionalmente a través de la pseudoinversa. Los resultados muestran que es posible reconstruir la señal observable con una buena aproximación en un sentido de probabilidad.
This paper shows the development of a optimal stochastic estimator for a black-box system in a m-dimensional space, observing noise with an unknown dynamics model. The results are based in state space, described by a discrete stochastic estimator and noise characterization. The proposed result gives an algorithm to construct diagonal from for the state space system. It is a new technique for a instrumental variable tool, and a diagonalization process avoiding the calculation of pseudo-inverse matrices in presented with a linear computational complexity O(j) and j as the diagonal matrix dimension. the results how that it is possible to reconstruct the observable signal with a probability approximation.
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