第一章 系统辨识概述 1
1-1 系统辨识的基本概念 1
1-2 动态系统的描述方法 4
1-3 系统辨识的应用概况 9
第二章 最小二乘法 12
2-1 线性方程组 12
2-2 最小二乘法的基本原理 16
2-3 最小二乘估计的统计特性 18
2-4 常参数的递推估计 19
2-5 时变参数的递推估计 24
2-6 多输出系统的参数估计 26
第三章 系统脉冲响应函数的辨识 28
3-1 有关脉冲响应函数的一些概念 28
3-2 系统脉冲响应函数辨识的方法 29
3-3 辨识脉冲响应函数时输入信号的选择 36
3-4 伪随机二位式序列的产生 41
3-6 用M序列信号辨识脉冲响应函数 50
第四章 线性差分方程的最小二乘辨识 60
4-1 概述 60
4-2 最小二乘法求解差分方程 61
4-3 参数估计的统计特性 62
4-4 最小二乘辨识时系统阶次的确定 64
4-5 在线辨识与实时辨识 66
4-6 辅助变量法 67
第五章 线性差分方程广义多级最小二乘辨识 73
5-1 有噪声系统的模型公式 73
5-2 广义最小二乘估计（GLS法） 76
5-3 广义最小二乘法估计的新算法 80
5-4 多级最小二乘估计（MSLS法） 82
5-5 MSLS的三种方法与GLS法比较 88
5-6 线性差分方程的解 90
第六章 最大似然估计 97
6-1 最大似然法的基本原理 97
6-2 最大似然估计的最优化算法 101
6-3 最大似然估计的递推算法 104
6-4 最大似然法的应用 109
第七章 模型定阶与闭环系统辨识 113
7-1 用脉冲响应序列确定模型的阶次 113
7-2 损失函数检验定阶法 114
7-3 AIC信息准则法 116
7-4 几种定阶方法的相互关系及比较 119
7-5 闭环系统的可辨识性 120
7-6 闭环辨识方法及可辨识条件 123
第八章 非线性系统辨识 132
8-1 伏尔泰拉级数表达式及其辨识 132
8-2 具有线性参数的非线性差分方程 133
8-3 具有非线性参数的非线性差分方程 134
8-4 哈默斯坦模型及其辨识 135
第九章 状态估计 142
9-1 状态空间表达式 142
9-2 实际系统的状态空间模型及其分析 147
9-3 最小方差估计 152
第十章 卡尔曼滤波器 159
10-1 卡尔曼滤波器的主要结果 159
10-2 卡尔曼滤波公式的推导 160
10-3 卡尔曼滤波器的一些性质 163
10-4 卡尔曼滤波在系统参数在线估计中的应用 166
10-5 推广卡尔曼滤波器 168
10-6 车削加工的智能监视和诊断系统 170
10-7 动态测温模型的参数估计 172
附录 176
一、习题部分 176
二、习题解答部分 182
参考文献 198