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系统辨识与参数估计 by 王贞祥等编著, 王贞祥等编著, 王贞祥 is a book available to read on EtoBox.

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1 (p1): 绪论6 (p2): 第一章 预备知识6 (p2-1): 第一节 随机过程概念简介14 (p2-2): 第二节 谱密度概念15 (p2-3): 第三节 平稳随机过程输入下的输出统计性质18 (p3): 第二章 最小二乘法18 (p3-1): 第一节 静态模型33 (p3-2): 第二节 递推算法38 (p3-3): 第三节 Householder变换矩阵44 (p3-4): 第四节 指数衰减递推估计50 (p4): 第三章 动态系统参数估计50 (p4-1): 第一节 线性差分方程的最小二乘估计57 (p4-2): 第二节 广义最小二乘68 (p4-3): 第三节 辅助变量法72 (p4-4): 第四节 模型阶数的确定79 (p5): 第四章 系统脉冲响应函数的辨识79 (p5-1): 第一节 相关分析法85 (p5-2): 第二节 伪随机序列的产生及其性质93 (p5-3): 第三节 M序列功率谱密度分析96 (p5-4): 第四节 用M序列辨识线性系统99 (p5-5): 第五节 用M序列辨识脉冲响应函数的步骤106 (p5-6): 第六节 多输入多输出系统的辨识111 (p6): 第五章 极大似然法111 (p6-1): 第一节 似然函数与似然估计ML113 (p6-2): 第二节 正态线性模型的极大似然法117 (p6-3): 第三节 极大似然估计的某些性质122 (p6-4): 第四节 预报误差模型(随机模型)126 (p6-5): 第五节 预报误差模型的协方差方法130 (p7): 第六章 随机逼近法130 (p7-1): 第一节 一个简单的例子131 (p7-2): 第二节 随机逼近法133 (p7-3): 第三节 随机逼近法在线性回归中的应用134 (p7-4): 第四节 作为随机梯度法的Robbins—Morno方法134 (p7-5): 第五节 梯度和牛顿方向136 (p7-6): 第六节 随机牛顿法138 (p7-7): 第七节 跟踪线性时变系统140 (p8): 第七章 多变量差分系统的辨识140 (p8-1): 第一节 多变量最小二乘143 (p8-2): 第二节 多变量广义最小二乘146 (p8-3): 第三节 增广矩阵法150 (p9): 第八章 状态估计(卡尔曼滤波)150 (p9-1): 第一节 最小方差估计153 (p9-2): 第二节 线性最小方差估计155 (p9-3): 第三节 投影定量158 (p9-4): 第四节 卡尔曼滤波—状态估计168 (p10): 第九章 辨识实验设计168 (p10-1): 第一节 约束条件170 (p10-2): 第二节 设计准则171 (p10-3): 第三节 最优输入信号178 (p10-4): 第四节 采样周期和试验长度的选择179 (p10-5): 第五节 各种方

Author

王贞祥等编著, 王贞祥等编著, 王贞祥

Publisher

沈阳:东北大学出版社

Published

1993

Language

ZH

ISBN

9787810066891