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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 动态系统的数学模型1

1.3 系统建模步骤3

1.4 系统建模方法3

1.5 连续时间系统的连续模型与离散模型对应关系4

1.6 小结4

1.7 习题5

第2章 干扰模型及随机过程6

2.1 引言6

2.2 干扰及特性6

2.3 随机过程基础7

2.4 离散时间的白噪声8

2.5 工程中常用的干扰随机模型12

2.6 线性随机差分方程13

2.7 谱分解定理15

2.8 小结16

2.9 习题16

2.10 ARMA过程的方差计算方法17

第3章 系统建模基础19

3.1 引言19

3.2 过渡过程法20

3.3 频率响应法与傅立叶分析22

3.4 相关技术与频谱分析24

3.5 小结25

3.6 习题26

3.7 附录27

第4章 最小二乘法28

4.1 引言28

4.2 最小二乘法中的数学符号29

4.3 最小二乘算法29

4.4 最小二乘估计的主要性质30

4.5 最小二乘估计的实践方法32

4.6 多输入多输出问题的最小二乘估计34

4.7 最小二乘估计的递推算法36

4.8 缓慢变化参数的估计方法38

4.9 递推最小二乘法的卡尔曼滤波器解释40

4.10 最小二乘法举例40

4.12 习题43

4.11 小结43

第5章最 小二乘法改进算法45

5.1 引言45

5.2 辅助变量法45

5.3 广义最小二乘法47

5.4 增广最小二乘法49

5.5 小结50

5.6 习题50

第6章 极大似然法52

6.1 引言52

6.2 似然函数及极大似然估计52

6.3 CARMA过程的参数估计55

6.4 使用一阶导数的递推算法58

6.5 小结60

6.6 习题60

第7章 克服病态问题的改进算法63

7.1 引言63

7.2 避免矩阵求逆运算63

7.3 克服病态问题的递推算法65

7.4 U-D分解递推算法67

7.5 习题71

第8章 全局最小二乘法72

8.1 引言72

8.2 全局最小二乘法72

8.3 奇异分解75

8.4 病态TLS问题的解80

8.5 TLS解的递推算法82

8.6 奇异分解程序83

8.7 小结88

8.8 习题88

第9章 模型阶次检验89

9.1 引言89

9.2 损失函数法89

9.3 F检验法90

9.4 AIC信息准则91

9.5 残差检验93

9.6 小结94

9.7 习题94

10.2 闭环系统参数可辨识条件及处理方法95

第10章 闭环系统的参数辨识95

10.1 引言95

10.3 参数自适应控制（最小方差）系统的参数估计97

10.4 参数自适应控制（最小方差）系统举例98

10.5 小结106

10.6 习题107

第11章 神经网络与系统辨识109

11.1 引言109

11.2 动态多层前传网络109

11.3 ARTⅡ神经网络在系统辨识中的应用112

11.4 小结116

12.2 MIMO系统Markov参数矩阵辨识117

12.1 引言117

第12章 MIMO系统的结构与参数不变量辨识117

12.3 状态空间描述的结构辨识118

12.4 结构与参数不变量计算步骤121

12.5 仿真结果与分析122

12.6 小结125

12.7 习题125

第13章 系统辨识应用与文献介绍126

13.1 引言126

13.2 系统辨识的应用126

13.3 系统辨识发展过程中的一些有意义的算法127

13.4 小结129

参考文献130