图书介绍
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- 张成乾，张国强编著 著
- 出版社： 北京：机械工业出版社
- ISBN：15033·6492
- 出版时间：1986
- 标注页数：248页
- 文件大小：9MB
- 文件页数：258页
- 主题词：
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图书目录
目录1
英文简写符号1
第一章 数学模型1
§1-1 辨识与估计1
§1-2 模型类别2
§1-3 冲激响应函数模型3
§1-4 线性差分方程模型5
一、线性定常SISO系统5
二、MIMO系统的差分方程模型7
三、规范型差分方程模型9
四、从差分方程到传递函数10
§1-5 状态空间模型10
§1-6 辨识步骤12
第二章 SISO系统非参数模型的辨识15
§2-1 由Bode图求传递函数15
§2-2 由阶跃响应求传递函数16
§2-3 用解卷法辨识系统冲激响应函数18
§2-4 相关法辨识冲激响应函数的基本原理19
§2-5 相关辨识所用的激励信号22
一、随机二位式序列及其性质22
二、周期性激励情况下的相关辨识算法25
三、m序列的产生及其性质26
§2-6 SISO系统的相关辨识35
一、相关辨识的算法讨论35
二、相关辨识的统计性质40
三、相关辨识实验中的几个实际问题41
§2-7 传递函数拟合45
一、由冲激响应求系统的频率特性（响应）45
二、由频率特性求传递函数47
§2-8 相关辨识中的其它伪随机序列53
一、逆重复m序列54
二、m3序列——三位式最大长度序列55
§2-9 结论58
附录59
1．线性移位寄存序列分析59
2．m序列性质的证明62
第三章 成批处理辨识算法68
§3-1 最小二乘算法（LS算法）68
一、MA模型参数的最小二乘估计68
二、ARMA模型参数的估计70
三、加权最小二乘算法（WLS算法）71
§3-2 最小二乘估计的统计特性72
一、无偏性72
二、有效性76
三、一致性78
§3-3 冲激响应函数的最小二乘估计78
一、冲激响应序列的最小二乘估计79
二、和相关辨识的联系80
§3-4 广义最小二乘算法（GLS算法）82
一、噪声叠加在系统输出端时的数学模型82
二、无偏估计的条件83
三、有色噪声和广义最小二乘算法84
四、有色噪声为MA模型时的GLS算法87
五、有色噪声参数未知条件下的GLS算法89
§3-5 辅助变量算法（IV算法）91
§3-6 增广矩阵算法（EM算法）94
§3-7 极大似然算法（ML算法）96
一、极大似然估计99
二、ML估计和LS估计的关系100
三、极大似然估计的数值计算方法103
§3-8 极大似然估计的渐近性质105
§3-9 结论109
一、从成批处理到递推算法111
§4-2 实时在线递推算法111
§4-1 最小二乘算法的递推形式111
第四章 辨识算法的递推形式111
二、最小二乘算法的递推形式113
§4-3 递推算法的数值计算问题120
一、方根滤波和程序121
二、UDUT分解124
§4-4 GLS算法的递推形式125
§4-5 IV算法的递推形式127
§4-6 EM算法的递推形式128
一、方程误差为AR模型的EM递推算法128
二、方程误差为ARMA模型时的EM递推算法129
§4-7 随机逼近估计算法（STA算法）130
一、随机逼近算法的来由130
二、估计差分方程参数的STA算法132
§4-8 ML算法的递推形式132
一、序贯观测时的似然函数133
三、松弛算法134
二、动态模型的预报误差方程描述134
四、极大似然递推算法135
§4-9 偏置的直接校正算法138
§4-10 输出误差辨识算法140
一、具有固定参数补偿器的并联MRAS算法141
二、具有可调参数补偿器的并联MRAS算法142
三、增广估计模型的并联MRAS算法142
§4-11 递推算法的收敛性143
附录 输出误差辨识算法的推导146
§4-12 结论146
第五章 阶的辨识157
§5-1 阶和目标函数158
§5-2 确定阶的F检验法163
§5-3 确定阶的方程误差独立性检验法163
§5-4 确定阶的AIC准则164
§5-5 阶的递推辨识算法165
§5-6 结论167
一、MIMO系统的维纳—何甫方程168
第六章 MIMO系统的辨识与参数估计168
§6-1 用相关分析法辨识MIMO系统168
二、MIMO系统的相关辨识法169
§6-2 线性向量差分方程系数的估计174
§6-3 规范型状态空间描述177
一、可控规范型177
二、可测规范型186
§6-4 从传递函数阵求系统规范型188
一、关于可控规范型的结构定理188
二、关于可测规范型的结构定理195
§6-5 MIMO系统的结构辨识196
一、结构辨识的基本思想以及算法的改进形式196
二、对输出解耦的结构辨识算法202
§6-6 规范型向量差分方程和它的参数估计203
§6-7 结论207
第七章 非线性和闭环系统辨识209
§7-1 伏尔特拉（Volterra）级数及其辨识209
§7-2 哈默斯坦（Hammerstein）模型的辨识210
§7-3 系统闭环条件下的辨识212
一、输出信号相关估计算法（COR-O算法）213
二、输入输出相关估计算法（COR-I/O算法）216
第八章 辨识实验设计218
§8-1 最优输入信号218
一、目标函数218
二、最优输入信号的设计219
三、最优信号与伪随机二位式信号的比较223
§8-2 采样周期和试验长度的选择223
一、采样周期T0（或采样间隔）的选择223
二、试验长度N的选择224
§8-3 模型有效性检验225
§8-4 结束语225
习题228
附录233
参考文献247