第一章 绪论 1
1.1 系统辨识的问题 1
1.2 系统辨识问题的阐述及分类 1
1.3 参数估计方法 3
1.4 本书正文编排 3
参考文献 4
等二章 动态系统的表达式 5
2.1 引言 5
2.2 线性差分方程 5
2.3 权序列及卷积 7
2.4 状态变量方程 8
2.5 结束语 10
参考文献 10
第三章 最小二乘理论 11
3.1 引言 11
3.2 最小二乘法 11
3.3 最小二乘估计量的统计特性 13
3.4 序贯最小二乘估计 14
3.5 多因变量系统 17
3.6 关于增加参数个数的递推估计 18
3.7 实时最小二乘算法 19
参考文献 21
3.8 结束语 21
附录3A.极大似然估计 22
附录3B.矩阵求逆引理 23
第四章 权函数辨识 24
4.1 引言 24
4.2 辨识问题 24
4.3 最小二乘估计 26
4.4 与互相关辨识的关系 28
4.5 最优输入信号 30
4.6 伪随机二进制序列 32
4.7 在线最小二乘辨识 35
4.8 多变量系统辨识 37
4.9 结束语 40
参考文献 40
附录4A.产生伪随机二进制序列(PRBS)的计算机程序 41
第五章 用最小二乘辨识线性参数模型 42
5.1 引言 42
5.2 基本的辨识问题 42
5.3 最小二乘解 43
5.4 参数估计值的统计特性 46
5.5 在线最小二乘辨识 48
5.6 系统阶的确定 49
5.7 实时辨识 53
5.8 连续系统辨识 55
5.9 结束语 58
参考文献 58
附录5A.系统参数辨识的卡尔曼滤波方法 59
第六章 用广义最小二乘进行系统辨识 61
6.1 引言 61
6.2 有噪声系统模型的表达式 61
6.3 伴随相关残差产生的偏差问题 62
6.4 广义最小二乘问题的表达式 63
6.5 广义最小二乘估计算法 65
6.6 备注 67
6.7 另一种广义最小二乘求解法 71
6.8 辅助变量法 76
6.9 结束语 78
参考文献 79
第七章 多级最小二乘辨识法 80
7.1 引言 80
7.2 多级最小二乘法Ⅰ(MSLSⅠ) 80
7.3 多级最小二乘法Ⅱ(MSLSⅡ) 84
7.4 多级最小二乘法Ⅲ(MSLSⅢ) 85
7.5 多级最小二乘法与广义最小二乘法的比较 87
参考文献 90
7.6 结束语 90
第八章 非线性系统辨识 91
8.1 引言 91
8.2 沃尔泰拉级数表达式与辨识 91
8.3 具有线性参数的非线性差分方程 92
8.4 具有非线性参数的非线性差分方程 93
8.5 哈默斯坦模型——广义最小二乘(GLS)辨识 94
8.6 哈默斯坦模型——多级最小二乘(MSLS)辨识 96
8.7 结束语 100
参考文献 101
9.2 自适应控制系统 102
9.1 引言 102
第九章 系统辨识技术的应用 102
9.3 自适应信号处理 105
9.4 结束语 107
参考文献 108
附录 概率论与随机过程 109
A.1 概率论 109
A.2 随机过程 112
参考文献 115
习题 116
索引(英汉对照) 121