出版日期：2006年10月
ISBN：9787508441047
[十位：7508441044]
页数：210
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《系统辨识基础》内容提要：
系统辨识是研究确定系统数学模型的一种理论和方法,它和状态估计、控制理论构成现代控制论三个互相渗透的领域。本书系统地介绍系统辨识和参数估计的基本原理、方法和应用。全书共分为10章,内容包括:绪论、传递函数的辨识、辨识的输入信号、相关辨识法、辨识的*小二乘法、极大似然法及其他辨识算法、系统阶次的辨识、闭环系统辨识、时间序列的建模分析基础以及系统辨识的应用。书中包含很多工程应用实例、Matlab实例、例题和习题。
本书可作为自动化、机械、仪器仪表、认知科学、生物信息学等专业系统辨识、建模和参数估计课程的本科生教材,也可以供相关专业的研究生、教师和科技工作者参考。
《系统辨识基础》图书目录：
总序
前言
第1章 绪论
1.1 辨识的基本概念
1.2 系统辨识的研究目的
1.3 数学模型的分类
1.4 几种常见的数学模型的数学表示
1.5 辨识的步骤
思考题与习题
第2章 传递函数的辨认
2.1 传递函数辨识的时域法
2.2 传递函数辨识的频域法
思考题与习题
第3章 辨识的输入信号
3.1 白噪声及其产生方法
3.2 伪随机序列
3.3 连续型伪随机信号
思考题与习题
第4章 相关辨识法
4.1 连续时域相关分析法
4.2 利用M序列作输入信号的相关分析法
4.3 用脉冲响应求传递函数
思考题与习题
第5章 辨识的*小二乘法
5.1 *小二乘估计
5.2 *小二乘估计的统计性质
5.3 *小二乘递推算法
5.4 数据递推的饱和及解决办法
5.5 广义*小二乘法
5.6 增广*小二乘法
5.7 辅助变量法
5.8 相关*小二乘法
5.9 多阶段*小二乘法
5.10 *小二乘类辨识算法的比较
思考题与习题
第6章 极大似然法及其他辨识算法
6.1 极大似然法
6.2 预报误差法
6.3 随机逼近法
6.4 递推参数估计算法的收敛性描述
6.5 辨识算法的比较
思考题与习题
第7章 系统阶次的辨识
7.1 根据Hankel矩阵判定模型的阶次
7.2 根据残差特性判定模型的阶次
7.3 确定阶的AIC准则
7.4 阶次增加时的参数递推估计算法
思考题与习题
第8章 闭环系统辨识
8.1 闭环系统的可辨识性条件
8.2 闭环系统的间接辨识与可辨识性条件
8.3 闭环系统的直接辨识法
……
第9章 时间序列的建模分析基础
第10章 系统辨识的应用
附录A 系统辨识实验说明
附录B Matlab系统辨识工具箱简介
参考文献