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      ARMAX프로세스를 위한 최적기구변수법 = Optimal Instrumental Variable Methods for ARMAX Processes

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      https://www.riss.kr/link?id=A19584461

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, the recursive optinal instrumental vairable method, which estimates noise dynamics as well as system dynamics using pre-filtered data, was propsed. In case of no pre-filtering, the computational burden of this algorithm is equal to that...

      In this paper, the recursive optinal instrumental vairable method, which estimates noise dynamics as well as system dynamics using pre-filtered data, was propsed. In case of no pre-filtering, the computational burden of this algorithm is equal to that of extended least squares(ELS) methods and less than that of the rescursive maximum likelihood(RML) method. But in case of prefiltering the computational burden of this algorithm is equal to that of the RML, but this algorithm shows faster convergence than ELS and RML algoorithms.
      Also, vaeious instrumental variables were proposed, and various types of prefilters were prposed to improve the performance of the proposed algorithms.
      Computer simulations were performed to illustrate the efficiency of the proposed methods.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서 론
      • Ⅱ. ARMAX모델링 기법을 사용한 문제 설정
      • Ⅲ. 최적기구 변수법
      • 1. 기구변수의 선정
      • 2. 예비 필터 설계
      • Ⅰ. 서 론
      • Ⅱ. ARMAX모델링 기법을 사용한 문제 설정
      • Ⅲ. 최적기구 변수법
      • 1. 기구변수의 선정
      • 2. 예비 필터 설계
      • Ⅳ. 계산기 시뮬레이션
      • Ⅴ. 결 론
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