从时间序列数据中估计极限周期振荡器的渐近相位和幅度函数
摘要：使用观测到的时间序列数据，我们提出了一种估计极限周期振荡器的渐近相位和幅度函数的方法，而无需事先知道它们的动力学方程。估计是通过多项式回归进行的，并且可以作为凸优化问题来求解。通过使用二维极限周期振荡器作为示例，数值上证明了所提出方法的有效性。作为应用，我们展示了使用从估计的相位和幅度函数派生的最佳周期性输入进行数据驱动的快速同步，并抑制了振幅。
作者：Norihisa Namura, Shohei Takata, Katsunori Yamaguchi, Ryota Kobayashi, Hiroya Nakao
论文ID：2203.01663
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2023-01-19