《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）复习

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第一章绪论 现代控制论的3个领域,它们之间的关系; 数学模型的含义,表现形式以及分类; 建立数学模型的基本方法; 辨识的定义,内容和步骤; 辨识中常用的误差准则。 系统辨识的分类

• 第一章 绪论 • 现代控制论的3个领域，它们之间的关系； • 数学模型的含义，表现形式以及分类； • 建立数学模型的基本方法； • 辨识的定义，内容和步骤； • 辨识中常用的误差准则。 • 系统辨识的分类

第二章 系统辨识输入信号选择准则 白噪声的定义和性质 白噪声的平均功率谱密度和自相关函数; 白噪声的产生方法 (0,1)均匀分布随机数的产生方法 正态分布随机数的产生方法 伪随机噪声的定义及其自相关函数; 维纳一霍夫积分方程及其意义;

第二章 • 系统辨识输入信号选择准则 • 白噪声的定义和性质 • 白噪声的平均功率谱密度和自相关函数； • 白噪声的产生方法 • （0，1）均匀分布随机数的产生方法 • 正态分布随机数的产生方法 • 伪随机噪声的定义及其自相关函数； • 维纳－霍夫积分方程及其意义；

辨识系统脉冲响应的方法一相关法,其原 理,优点,缺点。 ·M序列的产生方法:多级线性反馈移位寄存 器法的原理,一个周期的变化规律; ·M序列的性质:周期的性质;游程的性质 移位可加性 二电平M序列的自相关函数和功率谱密度的 表达式,图形等

• 辨识系统脉冲响应的方法－相关法，其原 理，优点，缺点。 • M序列的产生方法：多级线性反馈移位寄存 器法的原理，一个周期的变化规律； • M序列的性质：周期的性质；游程的性质； 移位可加性； • 二电平M序列的自相关函数和功率谱密度的 表达式，图形等

第三章线性系统的经典辨识方法 1、用M序列辨识线性系统的脉冲响应 ·2、用脉冲响应求传递函数 1)求连续系统的传递函数 ·2)求离散系统的脉冲传递函数

第三章 线性系统的经典辨识方法 • 1、用M序列辨识线性系统的脉冲响应 • 2、用脉冲响应求传递函数 • 1）求连续系统的传递函数 • 2）求离散系统的脉冲传递函数

第四章动态系统的典范表达式 节省原理的作用 典范方程的优点 线性系统差分方程表示方法 · ARMAX模型的意义及其分类 状态空间方程的相关知识

第四章 动态系统的典范表达式 • 节省原理的作用 • 典范方程的优点 • 线性系统差分方程表示方法 • ARMAX模型的意义及其分类 • 状态空间方程的相关知识

第五章最小二乘辨识 最小二乘基本方法的推导过程; 最小二乘基本方法的应用、计算; 最小二乘基本方法的适用范围,优缺点。 递推最小二乘法的推导过程,关键是P+1 的计算。 递推最小二乘法的存储空间分析以及递推 公式的直观意义,优缺点; ·递推最小二乘法给定初值的方法;

第五章 最小二乘辨识 • 最小二乘基本方法的推导过程； • 最小二乘基本方法的应用、计算； • 最小二乘基本方法的适用范围，优缺点。 • 递推最小二乘法的推导过程，关键是PN＋1 的计算。 • 递推最小二乘法的存储空间分析以及递推 公式的直观意义，优缺点； • 递推最小二乘法给定初值的方法；

最小二乘估计量的统计特征; 无偏性和误差协方差的证明; 适应算法的原理以及几种常用方法; 辅助变量法需满足的前提条件; ·几种常用的方法; 递推最小二乘法的推导,意义和优缺点。 广义最小二乘法的基本思想,计算步骤

• 最小二乘估计量的统计特征； • 无偏性和误差协方差的证明； • 适应算法的原理以及几种常用方法； • 辅助变量法需满足的前提条件； • 几种常用的方法； • 递推最小二乘法的推导，意义和优缺点。 • 广义最小二乘法的基本思想，计算步骤

第六章极大似然估计法 极大似然估计法的思路 用极大似然法求估计量的计算步骤,其前 提条件; 系统参数的极大似然估计:基本思路,推 导过程,适用范围 相关噪声序列的极大似然估计对噪声的处 理,推导过程,算法步骤

第六章 极大似然估计法 • 极大似然估计法的思路； • 用极大似然法求估计量的计算步骤，其前 提条件； • 系统参数的极大似然估计：基本思路，推 导过程，适用范围； • 相关噪声序列的极大似然估计对噪声的处 理，推导过程，算法步骤

考试安排 时间4月26日(周3)晚6:30—8:30 ·地点:教1-206,207,208,209,211,212 自动化0301:206 自动化0302:207 自动化0303:208 自动化0304:209 自动化0305:211 自动化0306:212

考试安排 • 时间4月26日（周3）晚6：30－8：30 • 地点：教1－206，207，208，209，211，212 • 自动化0301：206 • 自动化0302：207 • 自动化0303：208 • 自动化0304：209 • 自动化0305：211 • 自动化0306：212