本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多

本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多阶段最小二乘法 18 1.8 噪声特性分析 19 1.8.1 时域波 形 20 1.8.2 均值分析 20 1.8.3 方差分析 21 1.8.4 自相关函数分析 21 1.8.5 功率谱密度分析 22 1.8.6 总结 22 第二章 极大似然法 23 第三章 方法比较 25 3.1 问题重述 25 3.2 各方法精度对比 25 3.3 各方法计算量对比 25 3.4 噪声方差的影响 26 3.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27 第四章 系统模型阶次的辨识 28 4.1 问题重述 28 4.2 按残差方差定阶 28 4.2.1 按估计误差方差最小定阶 28 4.2.2 F检验法 29 4.3 按AKAIKE信息准则定阶 29 4.4 按残差白色定阶 30 4.5 噪声对定阶的影响 31 4.6 三种方法的优劣及有效性 31 附录 32

本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多阶段最小二乘法 18 1.8 噪声特性分析 19 1.8.1 时域波形 20 1.8.2 均值分析 20 1.8.3 方差分析 21 1.8.4 自相关函数分析 21 1.8.5 功率谱密度分析 22 1.8.6 总结 22 第二章 极大似然法 23 第三章 方法比较 25 3.1 问题重述 25 3.2 各方法精度对比 25 3.3 各方法计算量对比 25 3.4 噪声方差的影响 26 3.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27 第四章 系统模型阶次的辨识 28 4.1 问题重述 28 4.2 按残差方差定阶 28 4.2.1 按估计误差方差最小定阶 28 4.2.2 F检验法 29 4.3 按AKAIKE信息准则定阶 29 4.4 按残差白色定阶 30 4.5 噪声对定阶的影响 31 4.6 三种方法的优劣及有效性 31 附录 32