Subspace Identification of SISO Hammerstein Systems: Application to Stretch Reflex Identification
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a new subspace-based algorithm for the identification of Hammerstein systems. It extends a previous approach which described the Hammerstein cascade by a state-space model and identified it with subspace methods that are fast and require little a priori knowledge. The resulting state-space models predict the system response well but have many redundant parameters and provide limited insight into the system since they depend on both the nonlinear and linear elements. This paper addresses these issues by reformulating the problem so that there are many fewer parameters and each parameter is related directly to either the linear dynamics or the static nonlinearity. Consequently, it is straightforward to construct the continuous-time Hammerstein models corresponding to the estimated state-space model. Simulation studies demonstrated that the new method performs better than other well-known methods in the nonideal conditions that prevail during practical experiments. Moreover, it accurately distinguished changes in the linear component from those in the static nonlinearity. The practical application of the new algorithm was demonstrated by applying it to experimental data from a study of the stretch reflex at the human ankle. Hammerstein models were estimated between the velocity of ankle perturbations and the EMG activity of triceps surae for voluntary contractions in the plantarflexing and dorsiflexion directions. The resulting models described the behavior well, displayed the expected unidirectional rate sensitivity, and revealed that both the gain of the linear element and the threshold of the nonlinear changed with contraction direction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle