最全系统辨识源代码

简介

本仓库包含了一套完整的系统辨识课程相关的源代码和报告。这些资源涵盖了多种最小二乘法、极大似然法、模型阶数辨识等算法的实现和原理。通过这些代码和报告，您可以深入了解系统辨识的相关理论和方法，并进行实际应用。

内容

第一章 最小二乘法

• 问题重述
• 最小二乘法
  • 基本最小二乘法
  • 不需矩阵求逆的最小二乘法
  • 递推最小二乘法
• 辅助变量法
  • 一次辅助变量法
  • 递推辅助变量法
• 广义最小二乘法
  • 一次广义最小二乘法
  • 递推广义最小二乘法
• 夏式法
  • 夏式偏差修正法
  • 夏式改良法
  • 递推夏式法
• 增广矩阵法
• 自编方法-多阶段最小二乘法
• 噪声特性分析
  • 时域波形
  • 均值分析
  • 方差分析
  • 自相关函数分析
  • 功率谱密度分析
  • 总结

第二章 极大似然法

第三章 方法比较

• 问题重述
• 各方法精度对比
• 各方法计算量对比
• 噪声方差的影响
• 白噪声和有色噪声对辨识的影响

第四章 系统模型阶次的辨识

• 问题重述
• 按残差方差定阶
  • 按估计误差方差最小定阶
  • F检验法
• 按AKAIKE信息准则定阶
• 按残差白色定阶
• 噪声对定阶的影响
• 三种方法的优劣及有效性

附录

使用说明

请将代码和报告下载至本地，根据实际需求进行学习和使用。报告内详细介绍了各算法的原理，代码则提供了算法的实现，方便您进行实践和验证。

版权声明

本仓库内的代码和报告仅限于学习和研究使用，未经允许不得用于商业目的。如需引用或转载，请遵循相关法律法规，并注明出处。

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感谢您使用这套系统辨识源代码，祝您学习愉快！