《线性估计与随机控制》求取 ⇩

第一章 随机模型1

1.1 引言1

1.2 移动平均过程(MA模型)3

1.3 自回归过程(AR模型)10

1.4 ARMA及ARMAX模型14

1.5 状态空间模型22

参考文献33

第二章 估计理论35

2.1 均方估计35

2.2 极大似然估计52

2.3 克拉美-罗界58

2.4 递推估计62

2.5 维纳滤波69

参考文献86

第三章 滤波理论88

3.1 引言88

3.2 线性估计的几何意义89

3.3 线性递推估计100

3.4 卡尔曼滤波器107

3.5 卡尔曼滤波应用举例116

3.6 状态空间模型的新息表示122

参考文献132

4.1 引言134

第四章 系统辨识134

4.2 点估计理论135

4.3 系统模型139

4.4 静态系统的参数估计143

4.5 动态系统的参数估计169

4.6 离线辨识算法180

4.7 在线参数估计算法186

4.8 相关干扰引起的偏倚195

4.9 ARMAX模型的参数递推估计198

参考文献223

5.1 概述225

第五章 随机系统的控制225

5.2 最小方差控制229

5.3 参考模型控制和极点配置控制237

5.4 随机最优控制243

参考文献272

第六章 自适应控制273

6.1 概述273

6.2 自校正控制系统的设计原则277

6.3 最小方差自校正控制器279

6.4 极点配置自校正控制器290

6.5 谨慎控制器292

6.6 自校正控制系统的特殊问题297

参考文献309

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