系統模型與辨識

內容簡介

系統描述主要是建立描述系統輸入一輸出關係的數學模型。系統辨識是基本的建模方法之一，《系統模型與辨識》通過介紹系統辨識的基本理論和算法，讓讀者學會根據系統的輸入輸出數據建立數學模型，使模型在輸入輸出關係上等價於相應的物理系統。《系統模型與辨識》主要作為信號與信息處理領域的控制科學與工程學、生物醫學工程學、電子信息工程學專業及其他相關專業的高年級本科生和研究生的參考書。

圖書目錄

1 模型與辨識的基本概念

1．1 系統和模型

1．1．1 模型的表現形式與類別

1．1．2 建立數學模型的方法

1．1．3 建立數學模型的原則

1．2 系統辨識的概念

1．2．1 辨識問題的表達形式

1．2．2 辨識算法的基本原理

1．2．3 辨識的步驟

2 隨機過程

2．1 隨機過程的基礎知識

2．1．1 隨機過程的概念

2．1．2 一維隨機過程的分布函式和數字特徵

2．1．3 二維隨機過程的分布函式和數字特徵

2．2 平穩隨機過程

2．2．1 平穩過程的概念

2．2．2 各態歷經性

2．2．3 平穩過程的功率譜密度

2．3 線性系統對隨機輸入的回響

2．4 幾種重要的隨機過程

2．4．1 獨立隨機過程

2．4．2 獨立增量過程

2．4．3 馬爾可夫過程

2．4．4 正態隨機過程

3 最優估計理論

3．1 最優估計理論的基本概念

3．1．1 估計

3．1．2 最優估計和估計準則

3．1．3 估計方法

3．2 最優估計的基本方法

3．2．1 最小二乘估計

3．2．2 線性最小方差估計

3．2．3 極大似然估計

3．2．4 貝葉斯估計

3．2．5 各種估計方法的關係

3．3 維納濾波

3．3．1 線性離散維納濾波問題

3．3．2 離散維納濾波器的解

3．3．3 橫向濾波器的維納解

3．3．4 維納濾波的局限性

3．4 卡爾曼濾波

3．4．1 線性離散隨機系統的最優估計問題

3．4．2 線性離散隨機系統的卡爾曼最優濾波

4 系統模型與辨識

4．1 常用數學模型的表達式

4．1．1 權函式模型

4．1．2 線性差分方程模型

4．1．3 從差分方程到傳遞函式

4．2 權函式模型辨識

4．2．1 權函式辨識的最小二乘法

4．2．2 最小二乘估計與互相關辨識的關係

4．2．3 最優輸入信號

4．3 線性差分方程模型辨識的最小二乘類方法

系統模型與辨識

基本介紹

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