这是基于matlabGUI的系统辨识界面软件，操作方便，导入数据、选择模型阶次既可辨识出模型，模型准确实用，时学习现代控制理论与工程应用的必备工具软件

关于智能监控的论文。从传统视频图像处理方法和人工智能方法出发，以监控场景中行人的异常行为辨识为核心任务，研究智能监控技术的关键算法和系统实现。主要贡献在以下三个方面：第一，提出了实现不同情况下异常行为辨识的多种方法，并用这些方法解决了监控技术中几类常见异常行为的辨识问题。第二，将机器学习方法（主要是监督学习中的支持向量机方法）应用于智能监控系统，提高了系统的智能性和实时性。第三，设计并实现了以音频信号和多种传感器信号辅助视频信号的多模态智能视频监控系统。实验和演示系统验证了本文方法的有效性。

该算法为matlab编写的一次完成最小二乘程序

2、伪偏导数的辨识 控制律算法(6)式中，在当前时刻k未知的变量是伪偏导数与控制量u(k)。由定理2.1知，满足假设2.1～2.3的任何非线性系统均可以由带有时变参数 的动态时变线性系统(3)式来表示，显然，任何的时变参数估计算法，如最小二乘算法等都能估计 。这里采用与控制律算法相对应的算法，由准则函数可以求出 的估计值。 辨识 的目标是，使 无限逼近y(k +1)-y(k)，同时还要使伪偏导数的值变化的不是太快，因此设计如下的估计准则函数：

里面介绍了各种辨识方法，包括最大似然估计法，运行结果、算法设计、仿真等等，内容很全面，欢迎大家下载，有资源互相分享~

用c语言实现系统辨识，不是用matlab里面还包含矩阵算法

该程序实现了rls算法的系统逆辨识，清晰的表现了RLS算法系统逆辨识的流程

1)．辨识NARMA－L2模型 与模型预测控制一样，反馈线性化控制的第一步就是辨识被控制的系统。通过训练一个神经网络来表示系统的前向动态机制，在第一步中首先选择一个模型结构以供使用。一个用来代表一般的离散非线性系统的标准模型是：非线性自回归移动平均模型（NARMA），用下式来表示： 式中，u(k)表示系统的输入，y(k)表示系统的输出。在辨识阶段，训练神经网络使其近似等于非线性函数N。

基于最小二乘法的系统参数辨识，吴令红，熊晓燕，系统辨识是自动控制学科的一个重要分支，由于其特殊作用，已经广泛应用于各种领域，尤其是复杂系统或参数不容易确定的系统的建模

混合Box-Jenkins结构的系统闭环辨识及其在PID整定中的应用