非线性与多变量系统相关辨识
出版时间：2001
目录
绪论
0.1 系统辨识的发展
0.2 系统辨识的现有方法比较
0.3 本书的研究内容与安排
第一章 用于辨识的伪随机序列
1.1 引言
1.2 m序列的产生与性质
1.3 逆重复m序列的产生与性质
1.4 m3序列的产生与性质
1.5 m5序列的产生与性质
1.6 非线性M序列
1.7 循环差集序列
1.8 改良型差集序列
1.9 伪随机连续信号的自相关函数
1.10 伪随机连续信号的功率谱
第二章 伪随机整数串的产生与性质
2.1 引言
2.2 全循环小数序列的产生
2.3 伪随机整数串概率特性
2.4 伪随机整数串游程特性
2.5 伪随机整数串自相关函数特性
2.6 全循环小数序列的综合
2.7 广义全循环小数的产生与特性
2.8 最佳正、余弦型伪随机序列
2.9 结论
第三章 脉冲响应函数相关辨识与精度分析
3.1 引言
3.2 FIR模型辨识的相关分析法
3.3 m序列输入时相关辨识的精度分析
3.4 相关辨识的精度上界和下界
3.5 初值测量误差的影响与消除
3.6 逆重复m序列输入相关辨识与精度分析
3.7 白噪声输入相关辨识精度分析
3.8 实例分析与结论
第四章 脉冲响应函数辨识的最优输入设计
4.1 引言
4.2 问题的描述与有效算法
4.3 最优输入设计
4.4 相关分析与统计特性
4.5 黑箱辨识的精度分析
4.6 实例分析与结论
第五章 连续系统脉冲响应辨识
5.1 连续系统相关分析Wiener-Hopf方程
5.2 连续系统脉冲响应精确辨识算法
5.3 采用伪随机信号辨识的近似算法
5.4 利用伪随机信号作频域辨识
5.5 连续型伪随机信号的参数选择
第六章 传递函数辨识的阶跃响应法
6.1 引言
6.2 一阶惯性滞后环节的辨识
6.3 二阶自衡对象的辨识
6.4 高阶自衡对象的辨识
6.5 自衡等容对象的辨识
6.6 无自衡对象的传递函数辨识
6.7 面积法
6.8 其他辨识用输入信号
第七章 ARMAX模型的全结构辨识
7.1 引言
7.2 系统的描述
7.3 系统的纯时滞、大纯时滞辨识
7.4 AR部分辨识及偏差补偿算法
7.5 ARMAX模型AR部分偏倚校正递推辨识
7.6 MA部分辨识
7.7 观测噪声自相关函数估计
7.8 观测噪声模型的辨识
7.9 全结构辨识的十步快速算法
7.10 计算结果及分析
7.11 结论
第八章 传递函数辨识的频率特性拟合
8.1 频率特性拟合法
8.2 无自衡对象参数拟合
8.3 频域数据拟合法的统一格式
8.4 获取频率特性的其他方法
8.5 仿真结果
第九章 非线性系统Wiener模型辨识
9.1 引言
9.2 问题描述与预备结果
9.3 线性子系统的辨识
9.4 非线性增益环节的辨识
9.5 辨识的统计特性
9.6 计算结果与分析
9.7 结论
第十章 非线性系统Hammerstein模型辨识
10.1 引言
10.2 H-模型线性子系统的辨识
10.3 H-模型非线性增益的辨识
10.4 H-模型的m3序列辨识法
10.5 计算结果与分析
10.6 结论
第十一章 多变量控制系统Fisher信息矩阵结构
11.1 问题描述
11.2 一般情形的Fisher信息矩阵结构
11.3 特殊情形的Fisher信息矩阵结构
第十二章 随机MIMO系统的结构与参数不变量辨识
12.1 引言
12.2 MIMO系统Markov参数矩阵辨识
12.3 状态空间描述的结构辨识
12.4 结构与参数不变量计算步骤
12.5 仿真结果与分析
12.6 结论