系统识别
系统识别是使用数据而不是物理建立动态系统模型的过程。在本系列中，探索线性系统、非线性系统以及在线和递归系统识别的不同方法。在整个系列中，通过几个不同的示例了解系统识别工作流，这些示例强调了数据收集、模型选择、模型拟合和模型验证的重要性。
第1部分:什么是系统标识?系统识别是使用数据而不是物理建立动态系统模型的过程。探索什么是系统标识，以及它在大局中的位置。
第2部分:线性系统辨识学习如何使用系统识别来拟合和验证线性模型的数据已经被噪声和外部干扰破坏。
第三部分:非线性系统辨识通过浏览许多可能的模型选项之一来了解非线性系统识别:一个非线性ARX模型。
第4部分:在线递归系统识别了解在线系统识别。这些算法估计一个模型的参数和状态，新数据被测量和实时或接近实时可用。
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