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第一章 动态系统的研究方法 1

1.1 模型、建模与系统辨识 1

1.2 频域法 5

1.3 时域法 13

1.4 脉冲响应函数及辨识 18

第二章 相关辨识法 27

2.1 有关随机过程的基本知识 27

2.2 用互相关函数及白噪声对系统的辨识 38

2.3 二位式伪随机序列的产生方法及其特性 40

2.4 用伪随机二位式序列辨识线性系统 47

2.5 多输入--多输出系统的辨识 58

3.1 采样与采样定理 72

第三章 离散模型的辨识方法(一) 72

3.2 z变换 75

3.3 差分及差分方程 80

3.4 根据系统的输入--输出的精确数据确定差分方程系数 85

3.5 最小二乘法估计差分方程的系数 87

3.6 最小二乘法估计的性质 92

3.7 最小二乘法的递推算法 94

3.8 递推算法的适时估计 99

3.9 相关分析-最小二乘两步法 103

第四章 离散模型的辨识方法(二) 107

4.1 基本最小二乘估计的缺陷 107

4.2 广义最小二乘法 109

4.3 辅助变量法 115

4.4 极大似然法 123

4.5 几种参数估计方法的比较 130

4.6 线性模型结构的辨识 131

4.7 工业对象辨识实例 134

第五章 传递函数的辨识方法 137

5.1 系统频率特性的测试方法 137

5.2 由频率特性确定传递函数的图解法 142

5.3 由实验频率特性求传递函数的解析法 147

5.4 由线性离散模型求线性连续模型 159

5.5 快速傅氏变换 168

第六章 时间序列 176

6.1 平稳时间序列及其线性模型 176

6.2 模型的参数估计 180

6.3 模型的辨识与考核 187

6.4 非平稳时间序列 194

6.5 时间序列的预报 199

第七章 现代谱分析技术 207

7.1 时窗函数及平滑技术 207

7.2 谱密度的基本理论 214

7.3 时间序列的谱密度估计 219

7.4 普隆奈能谱密度估计 227

第八章 系统辨识中的一些实际问题 235

8.1 辨识前的预备知识 235

8.2 输入测试信号的选择 236

8.3 数据滤波 242

8.4 采样周期及试验数据长度的选择 242

8.5 系统辨识误差 244

8.6 模型的检验 249

参考文献 252