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第一章 系统辨识概述 1

1-1 系统辨识的基本概念 1

1-2 动态系统的描述方法 4

1-3 系统辨识的应用概况 9

第二章 最小二乘法 12

2-1 线性方程组 12

2-2 最小二乘法的基本原理 16

2-3 最小二乘估计的统计特性 18

2-4 常参数的递推估计 19

2-5 时变参数的递推估计 24

2-6 多输出系统的参数估计 26

第三章 系统脉冲响应函数的辨识 28

3-1 有关脉冲响应函数的一些概念 28

3-2 系统脉冲响应函数辨识的方法 29

3-3 辨识脉冲响应函数时输入信号的选择 36

3-4 伪随机二位式序列的产生 41

3-6 用M序列信号辨识脉冲响应函数 50

第四章 线性差分方程的最小二乘辨识 60

4-1 概述 60

4-2 最小二乘法求解差分方程 61

4-3 参数估计的统计特性 62

4-4 最小二乘辨识时系统阶次的确定 64

4-5 在线辨识与实时辨识 66

4-6 辅助变量法 67

第五章 线性差分方程广义多级最小二乘辨识 73

5-1 有噪声系统的模型公式 73

5-2 广义最小二乘估计（GLS法） 76

5-3 广义最小二乘法估计的新算法 80

5-4 多级最小二乘估计（MSLS法） 82

5-5 MSLS的三种方法与GLS法比较 88

5-6 线性差分方程的解 90

第六章 最大似然估计 97

6-1 最大似然法的基本原理 97

6-2 最大似然估计的最优化算法 101

6-3 最大似然估计的递推算法 104

6-4 最大似然法的应用 109

第七章 模型定阶与闭环系统辨识 113

7-1 用脉冲响应序列确定模型的阶次 113

7-2 损失函数检验定阶法 114

7-3 AIC信息准则法 116

7-4 几种定阶方法的相互关系及比较 119

7-5 闭环系统的可辨识性 120

7-6 闭环辨识方法及可辨识条件 123

第八章 非线性系统辨识 132

8-1 伏尔泰拉级数表达式及其辨识 132

8-2 具有线性参数的非线性差分方程 133

8-3 具有非线性参数的非线性差分方程 134

8-4 哈默斯坦模型及其辨识 135

第九章 状态估计 142

9-1 状态空间表达式 142

9-2 实际系统的状态空间模型及其分析 147

9-3 最小方差估计 152

第十章 卡尔曼滤波器 159

10-1 卡尔曼滤波器的主要结果 159

10-2 卡尔曼滤波公式的推导 160

10-3 卡尔曼滤波器的一些性质 163

10-4 卡尔曼滤波在系统参数在线估计中的应用 166

10-5 推广卡尔曼滤波器 168

10-6 车削加工的智能监视和诊断系统 170

10-7 动态测温模型的参数估计 172

附录 176

一、习题部分 176

二、习题解答部分 182

参考文献 198