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Compressed Identification By Sparse Sampled Frequency Data

Compressed Identification By Sparse Sampled Frequency Data

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第30届中国控制与决策会议

作者： Dan Xiong Li Chai Jingxin Zhang School of Information Science and Engineering Wuhan University of Science and Technology Engineering Research Center of Metallurgical Automation and Measurement Technology Wuhan University of Science and Technology School of Software and Electrical Engineering Swinburne University of Technology

This paper considers the identification of a rational transfer function with sparse representation in pairs of FIR and Takenaka-Malmquist（tm） bases and from random sampled linear frequency-domain measurements. We firstly prove the uniqueness of the sparse representation of the transfer function represented in concatenated FIR and tm basis functions. Then we propose to reconstruct the unique representation coefficient vector by l1 minimization with sparse sampled frequency data on the upper unit circle. The simulations verify that the concatenated FIR and tm bases in the proposed identification framework can obtain a much sparser reconstruction with lower reconstruction order even with incomplete information of the system poles.

关键词： frequency domain identification sparse representation FIR basis tm basis l1 optimization

来源： cnki会议评论

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