《系統辨識理論及套用》是2014年清華大學出版社出版的圖書，作者是蕭德雲，本書突出基礎性、邏輯性和理論性，強調理論聯繫實際，在有明顯套用背景和清晰物理概念的前提下，論述辨識的理論和方法，並從較高的層次揭示各種辨識方法的內在聯繫和套用考慮。
基本介紹
- 中文名：系統辨識理論及套用
- 作者：蕭德雲
- 出版社：清華大學出版社
- ISBN：9787302348535
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《系統辨識理論及套用/全國高等學校自動化專業系列教材》主要內容包括系統描述和辨識模型，辨識方法及數值計算，辨識理論與性能分析，辨識套用與實踐等相關知識。
《系統辨識理論及套用/全國高等學校自動化專業系列教材》突出基礎性、邏輯性和理論性，強調理論聯繫實際，在有明顯套用背景和清晰物理概念的前提下，論述辨識的理論和方法，並從較高的層次揭示各種辨識方法的內在聯繫和套用考慮。
《系統辨識理論及套用/全國高等學校自動化專業系列教材》共17章，各章論述詳盡，配有仿真驗證例子或工程套用實例和適量的習題，書中還附有常用的辨識算法程式，書後給出若干辨識實驗研究指示書。這些都是為了給讀者提供學習、模仿的藍本，以幫助讀者深化對辨識知識的理解。
《系統辨識理論及套用/全國高等學校自動化專業系列教材》可供自動化類及相關專業高校師生和工程科技人員選用。
圖書目錄
第1章 緒論
1．1 引言
1．2 系統
1．3 模型
1．3．1 模型概念
1．3．2 建模方法
1．4 辨識
1．4．1 辨識的定義
1．4．2 辨識的表達形式
1．4．3 辨識的基本原理
1．5 辨識的三要素
1．5．1 數據集
1．5．2 模型類
1．5．3 等價準則
1．6 辨識的內容與步驟
1．7 辨識模型的質量
1．8 辨識的套用
1．9 小結
習題
第2章 系統描述與辨識模型
2．1 引言
2．2 系統描述
2．2．1 系統時域描述
2．2．2 系統頻域描述
2．3 辨識模型
2．3．1 線性時不變模型
2．3．2 線性時變模型
2．3．3 非線性模型
2．4 小結
習題
第3章 識信息實驗設計
3．1 引言
3．2 辨識信息實驗
3．2．1 開環辨識信息實驗
3．2．2 持續激勵信號
3．2．3 閉環辨識信息實驗
3．3 辨識輸入信號設計
3．4 採樣時間的選擇
3．5 數據長度的選擇
3．6 小結
習題
第4章 經典的辨識方法
4．1 引言
4．2 相關分析法
4．2．1 頻率回響辨識
4．2．2 脈衝回響辨識
4．3 譜分析法
4．3．1 周期圖法
4．3．2 平滑法
4．4 由非參數模型求傳遞函式
4．4．1 Hankel矩陣法
4．4．2 Bode圖法
4．4．3 Levy法
4．5 小結
習題
第5章 小二乘辨識方法
5．1 引言
5．2 小二乘批處理算法
5．2．1 小二乘原理
5．2．2 小二乘辨識問題的假設條件
5．2．3 小二乘辨識問題的解
5．2．4 小二乘估計的幾何意義
5．2．5 小二乘估計的統計性質
5．3 小二乘遞推辨識算法
5．3．1 遞推算法
5．3．2 損失函式的遞推計算
5．3．3 遞推算法分析
5．3．4 遞推算法的幾何解析
5．3．5 RLS算法MATLAB程式實現
5．4 小二乘法的變形
5．4．1 加權小二乘法
5．4．2 遺忘因子法
5．4．3 折息法
5．4．4 協方差調整法
5．4．5 帶約束條件的小二乘法
5．5 小結
習題
附辨識算法程式
第6章 小二乘類辨識方法
6．1 引言
6．2 增廣小二乘法
6．2．1 遞推算法
6．2．2 RELS算法MATLAB程式實現
6．3 廣義小二乘法
6．3．1 批處理算法
6．3．2 遞推算法
6．3．3 RGLS算法MATLAB程式實現
6．4 輔助變數法
6．4．1 批處理算法
6．4．2 輔助向量的選擇
6．4．3 遞推算法
6．4．4 RIV算法MATLAB程式實現
6．5 相關二步法
6．5．1 RCOR-LS算法
6．5．2 RCOR-LS算法MATLAB程式實現
6．6 偏差補償小二乘法
6．6．1 偏差補償遞推算法
6．6．2 RCLS算法MATLAB程式實現
6．7 不同噪聲模型下辨識結果比較
6．8 小結
習題
附辨識算法程式
第7章 梯度校正辨識方法
7．1 引言
7．2 梯度搜尋原理
7．3 確定性梯度校正辨識方法
7．3．1 梯度校正算法
7．3．2 權矩陣的選擇
7．3．3 算法性質
7．4 隨機性梯度校正辨識方法
7．4．1 隨機性辨識問題分類
7．4．2 梯度校正補償算法
7．5 隨機逼近辨識方法
7．5．1 隨機逼近原理
7．5．2 隨機逼近算法
7．6 隨機牛頓辨識方法
7．6．1 牛頓算法
7．6．2 隨機牛頓算法
7．7 小結
習題
第8章 極大似然與預報誤差辨識方法
8．1 引言
8．2 極大似然辨識方法
8．2．1 極大似然原理
8．2．2 極大似然模型參數估計
8．2．3 極大似然遞推辨識算法
8．2．4 RML算法MATLAB程式實現
8．2．5 極大似然估計的統計性質
8．3 預報誤差辨識方法
8．3．1 預報誤差模型
8．3．2 預報誤差準則
8．3．3 預報誤差算法
8．3．4 預報誤差估計的統計性質
8．4 小結
習題
附辨識算法程式
……
第9章 遞推辨識算法的一般結構
第10章 模型結構辨識
第11章 增廣UD分解辨識算法
第12章 多變數系統辨識
第13章 EIV模型辨識
第14章 非均勻採樣系統辨識
第15章 閉環系統辨識
第16章 遞推辨識算法性能分析
第17章 辨識的一些實際考慮及套用
附錄A 變數符號·記號約定·縮寫
附錄B 辨識實驗指示書
附錄C 隨機變數與隨機過程
附錄D 偽隨機碼（M序列）及其性質
附錄E 矩陣運算
附錄F 估計理論
附錄G 機率分布值
附錄H 辨識算法程式例
後序
參考文獻
索引
