Adaptive Nonlinear System Identification: The Volterra and Wiener Model Approaches
Lingua: inglese
Editore: Springer Verlag, 2007
Serie: Libro 18 di 180 - Signals and Communication Technology
- Brossura
- Nuovo
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- Titolo
- Adaptive Nonlinear System Identification: The Volterra and Wiener Model Approaches
- Autore
- Ogunfunmi, Tokunbo
- Editore
- Springer Verlag
- Anno di pubblicazione
- 2007
- Condizione
- Brand New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1441938834
- ISBN 13
- 9781441938831
- Peso dell'articolo
- 0,38 chilogrammi
- Serie
- Libro 18 di 180: Signals and Communication Technology
This professional level book introduces engineers and researchers to the field of nonlinear adaptive system identification. It first describes the general field and then develops both the Volterra model approach and the discrete Wiener model approach. The performances of the two model approaches are compared. Devoted especially to polynomial types of nonlinearities for which the Volterra and Wiener approaches are well-suited, Adaptive Nonlinear system Identification focuses on System Identification applications of the adaptive methods covered. These methods can be applied to other applications of adaptive nonlinear processes. The book also covers recent research results in the area of adaptive nonlinear system identification from the author and other researchers in the field.
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Dalla quarta di copertina
Adaptive Nonlinear System Identification: The Volterra and Wiener Model Approaches introduces engineers and researchers to the field of nonlinear adaptive system identification. The book includes recent research results in the area of adaptive nonlinear system identification and presents simple, concise, easy-to-understand methods for identifying nonlinear systems. These methods use adaptive filter algorithms that are well known for linear systems identification. They are applicable for nonlinear systems that can be efficiently modeled by polynomials.
After a brief introduction to nonlinear systems and to adaptive system identification, the author presents the discrete Volterra model approach. This is followed by an explanation of the Wiener model approach. Adaptive algorithms using both models are developed. The performance of the two methods are then compared to determine which model performs better for system identification applications.
Adaptive Nonlinear System Identification: The Volterra and Wiener Model Approaches is useful to graduates students, engineers and researchers in the areas of nonlinear systems, control, biomedical systems and in adaptive signal processing.
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