labwindows/CVI声音时域频域分析，并判定频率参数进行判定报警

相互依赖的不对称性使得多层系统对连锁故障更具鲁棒性

1、最小二乘辨识的基本概念 2、一般最小二乘辨识方法 3、加权最小二乘辨识方法 4、递推最小二乘参数辨识方法 5、处理有色噪声的最小二乘法 6、多变量最小二乘辨识方法 本章内容

一个关于MATLAB的系统辨识工具箱的小例子。以最简洁的形式展示了MATLAB系统辨识工具箱用于非线性系统辨识的操作方法。

信号实验报告_ 信号抽样与调制解调_连续时间LTI系统的频域分析_连续时间信号的频域分析_信号与系统的时域分析.doc

针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题，提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率，随着迭代的进行自适应调整缩放因子，从而在初期保持种群多样性以避免早熟，并在后期逐步降低变异率，保留优良信息，避免最优解遭到破坏。交叉概率采用动态非线性增加的方法，提高了收敛速度。为了验证算法性能，针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究，并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中。结果表明改进算法的参数辨识精度高，收敛速度也比较快，有效提高了模型建立的精度与效率，为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径。

MATLAB实验文档：熟悉掌握MATLAB中频域的分析方法用MATLAB进行系统频域分析与设计，帮助您更好的进行频域分析与设计

使用1stOpt软件进行Gompertz模型参数辨识

基于递推最小二乘参数算法的锂电池参数辨识，适合学生及工程人员参考。

1．掌握离散时间系统的时频域分析方法。 2．加深对离散时间系统冲激响应、频率响应的理解。 3．掌握零点、极点分布的概念。