Modèle espace état
Il existe plusieurs cas où il n`est pas si simple de développer un modèle d`espace d`État à partir d`un diagramme de système. Certains d`entre eux sont discutés ici. La forme d`innovations utilise une seule source de bruit, e (kT), plutôt que le bruit de processus et de mesure indépendant. Si vous avez des connaissances préalables sur le processus et le bruit de mesure, vous pouvez utiliser l`estimation linéaire de la boîte grise pour identifier un modèle d`espace d`État avec des sources de bruit indépendantes structurées. Pour plus d`informations, consultez identification des modèles d`espace d`État avec des descriptions de processus et de bruit de mesure distinctes. Les relations entre les matrices d`espace-état discrètes A, B, C, D et K et les matrices d`espace d`État à temps continu F, G, H, D et K ̃ sont données pour l`entrée de constante de pièce, comme suit: pour développer un système spatial d`État pour un système électrique, ils choisissent la tension entre les condensateurs et le courant à travers les inductances comme variables d`État. Rappelez-vous que cette réalisation d`espace d`État est appelée forme canonique contrôlable parce que le modèle résultant est garanti pour être contrôlable (c.-à-d., parce que le contrôle entre dans une chaîne d`intégrateurs, il a la capacité de déplacer chaque État). Les coefficients peuvent maintenant être insérés directement dans le modèle d`espace d`État par l`approche suivante: dans ce cas, les nouvelles variables spatiales de l`État sont données par (les détails de la façon dont ces matrices sont déterminées ne sont pas importantes pour cette discussion. Ils sont donnés ici si vous êtes intéressé): clairement G (s) {displaystyle mathbf {G} (s)} doit avoir q {displaystyle q} par p {displaystyle p} dimensionnalité, et a donc un total de q p {displaystyle QP} éléments.
Ainsi, pour chaque entrée, il y a des fonctions de transfert q {displaystyle q} avec une pour chaque sortie. C`est pourquoi la représentation de l`espace d`État peut facilement être le choix préféré pour les systèmes à entrées multiples, à sorties multiples (MIMO). La matrice du système Rosenbrock fournit un pont entre la représentation de l`espace d`État et sa fonction de transfert. Ces moyennes de séries chronologiques convergent-elles vers quelque chose d`interprétable en termes de représentation de l`espace d`état de base? K ̃ = 0 donne la représentation de l`espace d`état d`un modèle d`erreur de sortie. Pour plus d`informations, voir que sont les modèles polynomiaux?. Nous pouvons représenter ce modèle dans la forme linéaire d`espace d`État en prenant un objectif important de la neuroscience computationnelle est de développer des techniques statistiques pour caractériser les caractéristiques dynamiques inhérentes aux réponses neuronales et comportementales des expériences expérimentales sujets recueillis lors d`expériences neurophysiologiques. Dans les expériences en neurosciences, les mesures des données neuronales ou comportementales sont souvent dynamiques, bruyantes et ont des structures temporelles riches. Il s`agit notamment d`enregistrements intracellulaires ou extracellulaires, de trains de pointes neuronales, de potentiels de champ local, d`EEG, de MEG, d`IRM, d`imagerie calcique et de mesures comportementales (comme le temps de réaction et le choix de décision). Les questions d`intérêt peuvent comprendre comment analyser les trains de pointes à partir d`ensembles de cellules de place de l`hippocampe pour déduire la position du rongeur dans l`environnement ou comment identifier les sources de dipôle en utilisant des enregistrements de MEG multicanaux.