系统辨识

第一章 引论
§1-1 系统、模型与辨识
§1-2 系统辨识的发展和现状
§1-3 系统辨识的基本过程
第二章 动态系统的描述
§2-1 单输入、单输出线性连续系统的动态模型
§2-2 线性离散系统的动态模型
§2-3 随机型动态系统的数学模型
§2-4 小结
习题
第三章 线性系统辨识的经典方法
§3-1 引言
§3-2 阶跃响应法
§3-3 频率法
§3-4 相关分析法
§3-5 小结
习题
第四章 线性系统参数估计的最小二乘法
§4-1 引言
§4-2 基本最小二乘法
§4-3 最小二乘法在线性系统参数估计中的应用
§4-4 递推最小二乘法
§4-5 最小二乘估计的统计特性
§4-6 广义最小二乘法
§4-7 辅助变量法
§4-8 增广最小二乘法
§4-9 多步最小二乘法
§4-10 随机逼近方法
§4-11 小结
习题
第五章 线性系统的状态估计
§5-1 引言
§5-2 随机型线性离散系统的分析
§5-3 系统状态的最小方差估计
§5-4 系统状态的线性最小方差估计
§5-5 系统状态的递推估计
§5-6 卡尔曼滤波器的具体计算
§5-7 卡尔曼滤波器用于系统的参数估计
§5-8 推广的卡尔曼滤波器
§5-9 小结
习题
第六章 非线性系统的辨识
§6-1 引言
§6-2 Volterra级数描述和辨识
§6-3 具有线性参数的非线性差分方程和辨识
§6-4 具有非线性参数的非线性差分方程和辨识
§6-5 Hammerstein模型与辨识
§6-6 基于神经元网络的非线性系统辨识
§6-7 小结
第七章 极大似然法和预报误差法
§7-1 引言
§7-2 极大似然法
§7-3 预报误差方法
§7-4 极大似然法估计线性系统参数的离线迭代算法
§7-5 极大似然法估计线性系统参数的在线递推算法
§7-6 递推算法的一般格式及收敛性分析
§7-7 各种辨识方法的比较与选用
§7-8 小结
习题
第八章 系统模型结构的辨识
§8-1 引言
§8-2 单输入、单输出系统的模型结构辨识
§8-3 多输入、多输出系统的模型结构辨识
§8-4 小结
习题
……
第九章 系统辨识实用中的一些问题