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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