Bounds on Prediction Error When Using an Impulse Response/Equilibrium Model Structure
Colorado School of Mines（科罗拉多矿业学院）
本文针对脉冲响应/平衡模型结构，给出了可观测性条件以及预测误差的界，并可直接通过系统脉冲响应评估。
2026-05-29 cs.SY eess.SY math.OC
Data-Driven Regularized Time-Limited h2 Model Reduction from Noisy Impulse Responses
The University of Tokyo（东京大学）
本文提出一种基于数据的时间受限h2模型降阶方法，利用噪声冲击响应数据解决正则化问题，实验表明其在噪声环境下表现优于传统方法。
2026-04-30 cs.SY eess.SY math.OC
Identifying Lebesgue-sampled Continuous-time Impulse Response Models: A Kernel-based Approach
针对采用Lebesgue采样策略的连续时间系统，本文提出一种基于核方法的非参数脉冲响应估计器，通过充分考虑输出样本间行为提升模型准确性与采样效率。
2023-04-06 cs.SY eess.SY
Approximation by Simple Poles -- Part II: System Level Synthesis Beyond Finite Impulse Response
在第一部分中，基于简单极点逼近，发展了一种新的有限维近似传递函数的Galerkin型方法。在第二部分中，这种近似适用于系统级综合，最近的方法的基础上一个聪明的reparameterization，开发一种新的技术，最优控制设计。为了解决系统级的综合问题，以前的工作依赖于有限的脉冲响应近似，导致无差拍控制，并可能会遇到不可行性和次优性增加，特别是在系统的时间尺度大分离。新的设计方法不会导致无差拍控制，是凸的和易处理的，总是可行的，可以结合先验知识，并适用于大的时间尺度分离的系统。次优界的收敛速度取决于几何的极点选择。一个例子证明了该方法的优越性能。
2022-07-08 cs.SY eess.SY
A kernel-based approach to Hammerstein system identification
ACCESS Linnaeus Centre, School of Electrical Engineering, KTH Royal Institute of Technology（林奈中心电气工程学院，皇家理工学院）
本文提出了一种基于贝叶斯方法的Hammerstein系统辨识新算法，通过稳定样条核建模线性动态系统的冲击响应，并采用经验贝叶斯方法识别静态非线性部分，实验表明其性能优于传统方法。
2016-05-19 cs.SY eess.SY
Adaptive System Identification using Markov Chain Monte Carlo
Army Public College of Management and Sciences（陆军公共管理与科学学院）
本文提出利用马尔可夫链蒙特卡罗方法进行自适应系统识别，通过降低计算复杂度提升收敛速度，解决传统方法在系统辨识中的不足。
2015-05-08 cs.SY eess.SY
On the Coordinate Change to the First-Order Spline Kernel for Regularized Impulse Response Estimation
本文研究正则化脉冲响应估计中一阶样条核的坐标变换，通过稳定严格正则传递函数诱导新核，证明其具有最大熵性质和稀疏 Gram 矩阵逆结构，并通过数值示例验证有效性。
2019-01-30 cs.SY eess.SY
Parsimonious Volterra System Identification
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文提出了一种用于稀疏Volterra系统辨识的算法，针对具有无限脉冲响应的系统，通过最小化指数项的数量来寻找最简单的非线性Volterra模型，该模型能与先验信息和收集的数据兼容，并能处理碎片化数据和测量噪声。
2018-04-19 cs.SY eess.SP eess.SY
Impulse response of a generalized fractional second order filter
本文推导了广义分数阶二阶滤波器 ${{({{s}^{2α}}+a{{s}^α}+b)}^{-γ}}$ 的脉冲响应，分析了其渐近性质，并发现仅当 ${{({{s}^{2α}}+a{{s}^α}+b)}^{-1}}$ 临界稳定时，改变 $γ$ 值会导致不同性质。
2012-12-17 cs.SY eess.SY math.OC
AIRE-Prune: Asymptotic Impulse-Response Energy for State Pruning in State Space Models
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Laboratory for Physical Sciences（物理科学实验室）
AIRE-Prune通过渐近脉冲响应能量评分实现状态空间模型的状态剪枝，有效降低计算成本并保持高精度。
2026-01-31 cs.LG cs.SY eess.SY
Tutorial on Asymptotic Properties of Regularized Least Squares Estimator for Finite Impulse Response Model
在本文中，我们给出了一个教程的最小二乘（LS）和正则化最小二乘（RLS）估计的有限冲激响应模型与过滤白噪声输入的渐近性质。我们给出了三种观点：几乎必然收敛、分布上的依分布收敛和概率上的有界性。一方面，这些性质加深了我们对LS和RLS估计量的理解。另一方面，我们可以用它们作为工具来研究其他估计的渐近性质，如各种超参数估计。
2021-12-30 cs.SY eess.SY math.ST
Impulse response of bilinear systems based on Volterra series representation
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文基于Volterra级数表示研究双线性动态系统的系统理论，提出在频域中获得输入输出表示，推导双线性系统对初生delta函数的响应即冲激响应，并研究该新型冲激响应与已知的Volterra核之间的关系并进行调整以使其兼容。
2019-01-17 cs.NA cs.SY eess.SY
2-Dimensional Finite Impulse Response Graph-Temporal Filters
department of engineering, University of Perugia（佩鲁贾大学工程学院）
本文提出一种扩展的有限脉冲响应图滤波器，用于捕捉图信号和时间变化的联合特性，特别关注二维可分离图-时间滤波器的设计与实现，通过分布式方法实现高通信成本。
2016-09-21 cs.SY eess.SY
Data-Driven Impulse Response Regularization via Deep Learning
Department of Information Technology, Uppsala University（信息技术系，乌普萨拉大学）
本文提出了一种新的数据驱动模型，用于稳定线性单输入单输出系统的脉冲响应估计，该模型在利用输入输出数据中的隐藏模式方面优于非参数模型。
2018-10-11 cs.LG cs.SY eess.SY
Regularized Identification with Internal Positivity Side-Information
在本文中，我们提出了一个脉冲响应识别方案，结合了系统的内部正边信息。正系统的实现理论为给定传递函数的正实现的存在性建立了具体的准则。这些传递函数的标准被翻译成一组适当的条件的形状和结构的脉冲响应的正系统。利用这些条件，冲激响应估计问题被配制成一个约束优化的再生核希尔伯特空间配备了一个稳定的内核，并施加适当的约束来编码的内部积极的边信息。优化问题是具有无限数量约束的无限维问题。导出了一个等价的凸二次规划形式的有限维凸优化问题。由此产生的等效重新制定所提出的方法适合于数值模拟和实际实施。蒙特卡罗数值实验评估的影响，将内部积极的边信息在建议的识别方案。该方法的有效性证明了使用数据从供热系统的实验。
2021-10-31 cs.SY eess.SY math.OC
Data-driven Forced Oscillation Localization using Inferred Impulse Responses
提出一种纯数据驱动的强迫振荡源定位框架，利用同步相量测量恢复脉冲响应并基于频域最小二乘拟合估计源位置，经IEEE 68节点和240节点系统验证有效。
2024-03-15 cs.SY eess.SP eess.SY
The Existence and Uniqueness of Solutions for Kernel-Based System Identification
再生核希尔伯特空间（RKHS）的概念是近十年来在系统辨识中出现的。在由此产生的框架中，脉冲响应估计问题被制定为一个正则化的优化定义在一个无限维的RKHS组成的稳定的脉冲响应。随后的估计问题是很好地定义下的核心假设，限制到RKHS的卷积算子是连续的线性泛函。此外，根据这一假设，代表定理成立，因此，可以通过求解有限维程序来估计脉冲响应。因此，连续性特征在基于核的系统辨识中起着重要的作用。本文表明，这一中心假设是保证满足相当一般的情况下，即当内核是一个可积函数和输入信号有界。此外，优化问题的强凸性和卷积算子的连续性意味着基于核的系统辨识具有唯一解。因此，基于内核的系统辨识是一种定义明确的方法。
2022-04-17 cs.SY eess.SP eess.SY
Dealing with collinearity in large-scale linear system identification using Bayesian regularization
我们考虑大规模的线性和稳定的动态系统，其输出可能是许多相关的输入的结果的识别。因此，严重的病态可能会影响估计问题。这是一个场景经常出现在建模复杂的物理系统时，由许多子单元的互连，其中反馈和代数循环可能会遇到。我们开发了一种基于贝叶斯正则化的策略，其中任何冲激响应都被建模为零均值高斯过程的实现。稳定样条协方差用于包括关于冲激响应的平滑指数衰减的信息。然后，我们设计了一个新的马尔可夫链蒙特卡罗方案，处理共线性，并能够有效地重建后的冲激响应。它基于吉布斯采样的变化，其基于影响不同输入的共线性水平来更新参数空间的可能重叠的块。数值实验包括测试的良好性的方法，数百个冲激响应形成的系统和输入相关性可能是非常高的。
2022-09-03 cs.SY eess.SY math.DS
Infinite Impulse Response Graph Neural Networks for Cyberattack Localization in Smart Grids
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；Arkansas State University（阿肯色州立大学）
本研究采用无限脉冲响应（IIR）图形神经网络（GNN），有效地建模固有的图形网络结构的智能电网数据，以解决网络攻击定位问题。首先，我们数值分析有限脉冲响应（FIR）和IIR图形滤波器（GF）的经验频率响应，以近似理想的频谱响应。我们表明，对于相同的滤波器阶数，IIR GF提供了一个更好的近似所需的光谱响应，他们也提出了相同的水平的近似低阶GF由于其合理的类型的滤波器响应。其次，我们提出了一个IIR GNN模型来有效地预测总线级别的网络攻击。最后，我们评估模型在各种网络攻击下的样本明智（SW）和总线明智（BW）的水平，并与现有的架构的结果进行比较。实验证明，该模型在SW和BW定位方面分别比最先进的FIR GNN模型高出9.2%和14%。
2022-06-25 cs.CR cs.LG cs.SY
Data-driven estimation of system norms via impulse response
本文提出了一种方法来估计一个系统的范数在一个纯粹的数据驱动的方式的基础上确定的脉冲响应（IR）系数。简要回顾了范数的计算，并给出了基于IR的估计的主要表达式。作为一个案例研究，$\mathcal{H}_{1}$，$\mathcal{H}_2$，和$\mathcal{H}_{\infty}$规范的五个不同的离散时间闭环系统的灵敏度传递函数估计的信噪比（SNR）为10 dB，实现低百分比的误差值，如果与真实值相比。为了验证噪声幅度的影响，对于特定系统，考虑宽范围的SNR值来估计范数，如果与真实范数相比，则呈现低的平均百分比误差（MPE）。所提出的技术还比较现有的基于状态空间的方法在$\mathcal{H}_{\infty}$方面，通过蒙特卡罗，示出了约48%的减少在MPE的宽范围的SNR值。
2021-11-08 cs.SY eess.SP eess.SY
On stationary inflection points in step responses
适当的有理传递函数的阶跃和冲激响应是性能良好的解析函数。我们证明，这样的响应不能有一个拐点，使在该点的切线是平行于时间轴。因此，当有限维LTI系统的阶跃或冲激响应与任何给定电平交叉时，该交叉必须是横向的，并且永远不能是切向的。
2022-06-15 cs.SY eess.SY math.OC
Fast Adaptive Identification of Stable Innovation Filters
研究了新息滤波器冲激响应的自适应辨识问题。脉冲响应是具有未知系数的已知基函数的有限和。这些未知的系数估计使用伪线性回归。该估计是使用基于位移秩结构的平方根算法来实现的。当初始条件具有低位移秩时，滤波器更新为$O(n)$。如果滤波器结构被选择为三角输入平衡，则估计问题是良好条件的，并且简单的低秩初始化是可用的。
2018-03-11 cs.SY eess.SP eess.SY
Finite Impulse Response Filters for Simplicial Complexes
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
在本文中，我们研究了线性滤波器来处理定义在单纯复形上的信号，即，在单纯复形的节点、边、三角形等上定义的信号，从而推广用于图形信号的滤波操作。我们提出了一个有限的脉冲响应滤波器的基础上的霍奇拉普拉斯算子，并演示了如何设计这个滤波器可以放大或衰减某些频谱成分的单纯信号。具体来说，我们讨论如何，不同的情况下，节点信号，傅立叶变换的背景下，边缘信号可以理解的两个正交的子空间对应的梯度流信号和卷曲流信号所产生的霍奇分解。通过将不同的滤波器系数分配给霍奇拉普拉斯算子的相关项，我们开发了一个子空间变化滤波器，可以对这些信号类型进行更细致的控制。数值实验表明单纯滤波器在子分量提取、去噪和模型逼近方面的潜力。
2021-03-23 cs.LG cs.SI cs.SY
Relative Entropy (RE) Based LTI System Modeling Equipped with time delay Estimation and Online Modeling
针对线性时不变系统脉冲响应建模问题，提出基于相对熵的方法，可同时估计时延、脉冲响应长度与未知信噪比下的噪声方差，还扩展出高效在线估计方法，仿真验证其精度和效率优于传统方法。
2022-10-04 cs.IT cs.SY eess.SP
