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基于多音激励的volterra频域核非参数辨识方法 近年来，人们在研究非线性系统的辨识方法上非常活跃，目前已经有许多应用于研究非线性系统的辨识技术被提出来。其中，基于多音激励的Volterra频域核非参数辨识方法是最近几年来受到研究者重视的一种辨识技术。该方法可以有效地描述非线性系统的非线性行为，使得具有良好的非线性动态表示能力。 基于多音激励的Volterra频域核非参数辨识方法的思想是通过多音激励来提取系统的相关性，并分析这种相关性。一般情况下，使用基于Volterra频域核的技术，通过计算系统中多个频率信号之间的关联性，可以推断出系统的非线性行为，因此可以更好地了解系统的耦合状态和动态表示能力。 在多音激励的Volterra频域核辨识的实验研究中，实验者根据激励信号的设计情况首先采用同维度变换法将多个频率信号的激励源分解成真实频率信号的分量，然后计算真实频率信号之间的关联性，从而绘制出多音激励的Volterra频域核小波滤波器，有效地包含了系统的非线性行为，进而对系统进行模型辨识。 在实际应用中，基于多音激励的Volterra频域核非参数辨识方法可以在多种场景中发挥作用，如机器视觉、生物医学机器人技术、工业传感器系统等，在这些领域中均能提供出色的辨识性能。该方法不仅可以为研究非线性系统带来新的研究空间，而且可以有效提供精准的系统表示能力，使系统的动态表示更加准确。