上海交通大学学报

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2015 , Vol. 49 >Issue 11: 1690 - 1695

DOI: https://doi.org/10.16183/j.cnki.jsjtu.2015.11.018

基于滑窗QR和快速PCA算法的自适应子空间辨识

  • 李喆 ,
  • 谢磊 ,
  • 孙培 ,
  • WANG XUN ,
  • KRUGER UWE
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  • 浙江大学, 浙江大学, 伦斯勒理工学院

网络出版日期: 2025-07-01

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基于滑窗QR和快速PCA算法的自适应子空间辨识

  • 李喆 ,
  • 谢磊 ,
  • 孙培 ,
  • WANG XUN ,
  • KRUGER UWE
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  • 浙江大学, 浙江大学, 伦斯勒理工学院

Online published: 2025-07-01

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摘要

基于滑窗QR分解不但能快速、准确地更新正交投影,同时还可提供其协方差的rank-k更新表达,提出了一个用于信号子空间更新的快速PCA算法.通过对进行主元分析(PCA)计算的非线性迭代部分最小二乘算法(Non-linear herative Partial Least Squares,NIPALS)计算过程的改进,将特征向量的更新转化为小维度辅助向量的更新,在满足特征值和特征向量更新精度的同时,有效地提高了计算速度.将滑窗QR和快速PCA算法用于子空间辨识算法的自适应更新,数值仿真验证了此自适应子空间辨识算法的有效性.

关键词： 滑窗QR分解, 主元分析, 子空间辨识, 自适应辨识

本文引用格式

李喆 , 谢磊 , 孙培 , WANG XUN , KRUGER UWE . 基于滑窗QR和快速PCA算法的自适应子空间辨识[J]. 上海交通大学学报, 2015 , 49(11) : 1690 -1695 . DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2015.11.018

Abstract

基于滑窗QR分解不但能快速、准确地更新正交投影,同时还可提供其协方差的rank-k更新表达,提出了一个用于信号子空间更新的快速PCA算法.通过对进行主元分析(PCA)计算的非线性迭代部分最小二乘算法(Non-linear herative Partial Least Squares,NIPALS)计算过程的改进,将特征向量的更新转化为小维度辅助向量的更新,在满足特征值和特征向量更新精度的同时,有效地提高了计算速度.将滑窗QR和快速PCA算法用于子空间辨识算法的自适应更新,数值仿真验证了此自适应子空间辨识算法的有效性.

Key words： 滑窗QR分解, 主元分析, 子空间辨识, 自适应辨识

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