第一章 系统辨识与建模的基本概念 1
第一节 建模与系统辨识 1
第二节 谱密度的传递和表示性定理 6
第三节 系统的数学模型 14
参考文献 29
第二章 系统辨识的经典方法 30
第一节 经典方法简介 30
第二节 时域法 32
第三节 频率特性法 40
第四节 相关辨识法 52
参考文献 78
第三章 参数估计方法 80
第一节 基本估计方法 80
第二节 最小二乘法 85
第三节 最小二乘法的改进 113
第四节 极大似然法 132
第五节 其它参数估计方法 148
参考文献 163
第四章 阶次判定方法 165
第一节 汉克尔矩阵法与积矩矩阵法 165
第二节 F—检验法 170
第三节 AIC准则法与其它阶次判别法 182
第四节 阶次递增时的参数递推估计 191
参考文献 199
第五章 非线性系统、多变量系统和闭环系统的辨识 201
第一节 非线性系统的辨识 201
第二节 多变量线性系统的辨识 207
第三节 闭环系统的辨识 211
参考文献 225
第六章 随机系统辨识 226
第一节 时序模型的基本理论 226
第二节 AR模型的参数估计 237
第三节 ARMA模型的参数估计 242
第四节 系统建模的方法 251
参考文献 264
第七章 灰色系统辨识 266
第一节 灰色系统的基本理论 266
第二节 灰色系统的建模 282
第三节 灰色混合模型 295
第四节 应用举例 300
参考文献 303
第八章 模糊系统辨识 304
第一节 引言 304
第二节 可能性线性系统的辨识 306
第三节 模糊时序模型的辨识 310
第四节 模糊系统辨识的应用——机械故障的模糊诊断 317
参考文献 327
附录 随机过程基础 329