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目 录 1

第一章系统辨识概述 1

第一节系统辨识的基本概念 1

第二节动态系统的描述方法 3

第三节系统辨识的应用概况 9

第二章最小二乘法 11

第一节线性方程组 11

第二节最小二乘法的基本原理 15

第三节最小二乘估计的统计特性 17

第四节常参数的递推估计 18

第五节时变参数的递推估计——实时算法 23

第六节多输出系统的参数估计 26

第三章相关辨识法 29

第一节相关分析法 29

第二节辨识脉冲响应函数时输入信号选择 35

第三节伪随机二位式序列的产生 40

第四节用M序列信号辨识脉冲响应函数 45

第四章最小二乘辨识法 54

第一节最小二乘辨识法 54

第二节广义最小二乘辨识法 59

第三节多级最小二乘估计（MSLS法） 65

第四节MSLS的三种方法及GLS法比较 71

第五节辅肋变量法 73

第一节最大似然法的基本原理 78

第五章最大似然估计 78

第二节最大似然估计的最优化算法 82

第三节最大似然估计的递推算法 85

第四节最大似然法的应用 90

第六章模型定阶与闭环系统辨识 95

第一节用脉冲响应序列确定模型的阶次 95

第二节损失函数检验定阶法 97

第三节AIC信息准则法（Akaike information criterion） 99

第四节几种定阶方法的相互关系及比较 102

第五节闭环系统的可辨识性 103

第六节闭环系统辨识的方法 106

第一节伏尔泰拉级数表达式及其辨识 113

第七章非线性系统辨识 113

第二节非线性差分方程辨识 114

第三节哈默斯坦模型及其辨识 116

第八章卡尔曼滤波器 122

第一节状态空间表达式 122

第二节离散系统的卡尔曼滤波 127

第三节稳态滤波 132

第四节卡尔曼滤波在参数估计中的应用 134

第五节推广卡尔曼滤波器 136

第六节车削加工的智能监视和诊断系统 137

第七节动态测温模型的参数估计 140

参考文献 144