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第一章 系统辨识概述1

§1-1 系统辨识的定义及分类2

§1-2 系统辨识的步骤3

§1-3 系统的描述方法4

第二章 最小二乘法的一般原理14

§2-1 最小二乘法的基本关系式14

§2-2 最小二乘估计的统计特性17

§2-3 常参数的递推估计20

§2-4 慢时变参数的递推估计—实时算法28

§2-5 多输出系统的参数估计33

第三章 系统脉冲响应函数的辨识36

§3-1 有关脉冲响应函数的一些概念37

§3-2 系统脉冲响应函数辨识的方法39

§3-3 辨识脉冲响应函数时输入信号的选择53

§3-4 一种伪随机二位式序列—最大长度序列的产生63

§3-5 利用M序列信号辨识脉冲响应函数79

第四章 由脉冲响应曲线求传递函教91

§4-1 由脉冲响应曲线求频率响应曲线的方法91

§4-2 由频率响应曲线求传递函数100

§4-3 由脉冲响应曲线直接求传递函数111

第五章 线性差分方程的最小二乘辨识126

§5-1 辨识内容127

§5-2 最小二乘法求解129

§5-3 参数估计的统计特性131

§5-4 系统阶次的确定135

§5-5 在线辨识与实时辨识139

第六章 线性差分方程模型的广义最小二乘估计和多级最小二乘估计143

§6-1 有噪声的系统模型公式143

§6-2 相关残差造成有偏估计的证明144

§6-3 广义最小二乘估计(GLS法)149

§6-4 广义最小二乘估计的另一种解法156

§6-5 多级最小二乘估计(MSLS法)161

§6-6 MSLS的三种方法及GLS法的比较172

§6-7 线性差分方程的解176

第七章 非线性系统辨识188

§7-1 伏尔泰拉级数表达式及其辨识188

§7-2 具有线性参数的非线性差分方程190

§7-3 具有非线性参数的非线性差分方程192

§7-4 哈默斯坦模型及其辨识194

第八章 状态估计205

§8-1 状态空间表达式205

§8-2 实际系统的状态空间模型及其分析216

§8-3 最小方差估计224

第九章 卡尔曼滤波器237

§9-1 卡尔曼滤波器的主要结果238

§9-2 卡尔曼滤波公式的推导239

§9-3 卡尔曼滤波器的一些性质246

§9-4 卡尔曼滤波在系统参数在线估计中的应用252

§9-5 推广卡尔曼滤波器255