本文是以在USB设备侧实现对多套USB配置信息的支持，同时利用微软定义的MODs消息作为基础，以实现USB设备自动识别WIN8系统的目的。

Frequency Domain System Identification Toolbox——For Use with MATLAB

基于kalman滤波的逆系统识别.可以识别IIR和FIR系统。对FIR系统识别效果更好

SysIdentPy是一个Python系统模块，用于使用基于numpy构建的NARMAX模型进行系统识别，并根据3条款BSD许可进行分发。 该项目由Wilson RL Junior，Luan Pascoal C. Andrade和Samir AM Martins在系统识别学科的项目中启动。 塞缪尔（Samuel）于2019年初加入，此后做出了贡献。 文献资料 网站： ： 例子 SysIdentPy现在支持NARX神经网络和常规估计器，例如sklearn估计器和Catboost。 范例 from torch import nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt from sysidentpy . metrics import mean_squared_error fro

matlab中his变换代码FROLSI鉴定 撰写人：Renato Naville Watanabe 用于执行离散非线性系统识别和分析的文件 编写该存储库中的文件以执行非线性系统的系统识别。 可以在中找到更新的版本。 所使用的方法是斯蒂芬·比林斯（Stephen Billings）及其小组开发的称为正交最小二乘正向回归（FROLS）的算法。 除了v2struct.m文件（用于处理来自Matlab的结构）外，所有文件都是由我Renato Naville Watanabe编写的。 如何使用档案 将所有文件下载到同一目录中。 该文件被写入到MATLAB:registered:平台上运行，所以如果你想在MATLAB:registered:运行它们，你将需要MATLAB:registered:软件的许可证。 要运行计算广义频率响应函数（GFRF）和非线性输出频率响应函数（NOFRF）的功能，您将需要MATLAB:registered:符号数学工具箱:trade_mark:的许可。 将所有文件下载到同一目录后，请运行FROLSTest.m文件以执行示例。 GNU八度 尽管所有的文件都写在MATLAB:registered:，他们在自由软件GNU八度同样出色的工作。 要在Octave中使用此存储库中的文件，您必须已安装符号包（）

compare_run.m 是主文件。 此代码调用三个函数 - a) apsa.m 和 b)eff_apsa.mc)lms.m。 它计算函数在不同 N 上执行所花费的时间。 它绘制了两个函数在不同 N 上所用的时间。 这里 L 固定为 5。系统函数是预定义的。 绘图显示 Eff_apsa 算法如果比 apsa 算法有效。 随着 N 的增加，计算时间的差异也会增加

在这个模拟中，我只使用了一种名为最小均方 (LMS) 的算法来进行系统识别任务。 它是为适应信号处理新手而设计的。 您可以非常轻松地为 CLMS、NLMS、LMF、qLMS 甚至 FLMS 等修改此示例。

narx的matlab代码IWAI2020 onlinesysid 题为论文的代码和实验 “通过最小化自由能在Duffing振荡器中进行在线系统识别” ， 在...上提出。 内容 FEM_prederror.ipynb和FEM_simerror.ipynb是Jupyter笔记本，其中包含本文所述的方法。 第一个是一步式提前预测误差实验，另一个是模拟误差实验。 它使用此处提供的一个自定义节点“ NLARX”（ NLARX-node文件夹）。 如果未安装Jupyter，则可以通过在浏览器中打开FEM_prederror.html或FEM_simerror.html来阅读笔记本。 PEM_prederror.m和PEM_simerror.m是使用Matlab的系统识别工具箱实现的基准方法。 训练后的模型存储在models/narx_sigmoidnet4.mat 。 可以通过results/results_narx_sigmoidnet4_ksteppred.mat或results/results_narx_sigmoidnet4_simulation.mat直接加载results/resu

在提交的视频教程中简要描述了设计的皮肤检测系统的应用。 皮肤检测系统的设计是通过语言概括、聚类和遗传算法进行的。 相应的论文（俄文）中给出了相应设计过程的详细描述： https://www.researchgate.net/publication/343555635

基于因果熵和复杂网络因果推理的稀疏系统识别方法[J]. 提供了带有说明性示例的 PDF。 有关引文和算法的详细信息，请参阅： •Abd AlRahman R. AlMomani，Jie Sun和Erik Bollt，“熵回归如何克服非线性系统识别中的离群值问题”，Chaos 30，013107（2020年）。