具体描述
内容简介
系统辨识是研究确定系统数学模型的一种理论和方法，它和状态估计、控制理论构成现代控制论三个互相渗透的领域。《系统辨识》系统地介绍系统辨识和参数估计的基本原理、方法和应用。全书共分为14章，内容包括：绪论、传递函数的辨识、辨识的输入信号、相关辨识法、辨识的最小二乘法、极大似然法及其他辨识算法、系统阶次的辨识、闭环系统辨识、时间序列的建模分析、多变量系统辨识、非线性系统辨识、基于神经网络的系统辨识、小样本系统辨识以及系统辨识的应用。书中包含很多工程应用实例、Matlab实例、例题和习题。《系统辨识》可作为自动化、机械、仪器仪表、认知科学、生物信息学等专业系统辨识、建模和参数估计课程的研究生教材，也可以供相关专业的高年级本科生、教师和科技工作者参考。
目录
前言第1章 绪论
1.1 辨识的基本概念
1.2 系统辨识的研究目的
1.3 数学模型的分类
1.4 几种常见的数学模型的数学表示
1.5 辨识的步骤
思考题与习题
第2章 传递函数的辨识
2.1 传递函数辨识的时域法
2.2 传递函数辨识的频域法
思考题与习题
第3章 辨识的输入信号
3.1 白噪声及其产生方法
3.2 伪随机序列
3.3 连续型伪随机信号
思考题与习题
第4章 相关辨识法
4.1 连续时域相关分析法
4.2 利用M序列作输入信号的相关分析法
4.3 用脉冲响应求传递函数
思考题与习题
第5章 辨识的最小二乘法
5.1 最小二乘估计
5.2 最小二乘估计的统计性质
5.3 最小二乘递推算法
5.4 数据递推的饱和及解决办法
5.5 广义最小二乘法
5.6 增广最小二乘法
5.7 辅助变量法
5.8 相关最小二乘法
5.9 多阶段最小二乘法
5.10 最小二乘类辨识算法的比较
思考题与习题
第6章 极大似然法及其他辨识算法
6.1 极大似然法
6.2 预报误差法
6.3 随机逼近法
6.4.递推辨识算法的一般形式
6.5 测量数据含有异常值时的鲁棒辨识
6.6 递推参数估计算法的收敛性描述
6.7 辨识算法的比较
思考题与习题
第7章 系统阶次的辨识
7.1 根据Hankel矩阵判定模型的阶次
7.2 根据残差特性判定模型的阶次
7.3 确定阶的AIC准则
7.4 阶次增加时的参数递推估计算法
思考题与习题
第8章 闭环系统辨识
8.1 闭环系统的可辨识性条件
8.2 闭环系统的间接辨识法与可辨识性条件
8.3 闭环系统的直接辨识法
8.4 闭环系统切换调节器辨识
思考题与习题
第9章 时间序列的建模分析
9.1 时间序列模型的动态特性
9.2 时间序列建模
9.3 非平稳时序的处理方法
9.4 预报
思考题与习题
第10章 多变量系统辨识
10.1 多变量系统脉冲响应矩阵的辨识
10.2 多变量系统规范型及其转换
10.3 多变量系统子模型的辨识
10.4 多变量系统子子模型辨识
10.5 状态空间子空间方法估计状态空间模型
思考题与习题
第11章 非线性系统辨识
11.1 非线性系统的表示
11.2 非线性稳态系统的参数估计
11-3非线性动态系统辨识
11.4 Volterra级数的辨识
11.5 Hammerstein模型的辨识
思考题与习题
第12章 基于神经网络的系统辨识
12.1 人工神经网络基础
12.2 基于神经网络的线性系统辨识
12.3 基于神经网络非线性系统辨识
思考题与习题
第13章 小样本系统辨识
13.1 LKL估计法
13.2 SSML估计法
13.3 小样本系统的阶次估计
思考题与习题
第14章 系统辨识的应用
14.1 辨识在自适应控制中的应用
14.2 辨识在轧钢机械系统中的应用
14.3 辨识在机床切削自适应控制系统的应用
14.4 辨识在化工系统中的应用
14.5 辨识在飞行器气动力参数辨识中的应用
14.6 建模分析方法在社会经济系统中的应用
14.7 辨识在生物医学工程中的应用
附录A系统辨识实验说明
实验A 1 利用相关分析法辨识脉冲响应函数
实验A 2 机床切削加工颤振模型的辨识
实验A 3 离散模型的参数与阶次的辨识
实验A 4 加热设备动态特性的辨识
实验A 5 PWM驱动的电动机模型辨识
附录B Matlab系统辨识工具箱简介
参考文献
前言/序言
用户评价
我一直对如何从观测到的数据中揭示隐藏在系统背后的规律感到着迷，而《系统辨识》这本书无疑将我的探索引向了一个新的高度。书中将系统辨识的整个过程，从数据采集、模型选择、参数估计到模型验证，都进行了系统而详尽的阐述。我尤其喜欢书中关于数据采集和预处理的章节，它强调了高质量数据的重要性，并提供了一些实用的数据预处理技巧，例如滤波、去均值、归一化等。这些看起来微不足道的小细节，却对最终的辨识结果有着至关重要的影响。在模型选择方面，书中对不同模型结构的优劣进行了深入的分析，并提供了多种模型选择的准则和方法，这使得我在面对复杂系统时，能够更有针对性地选择合适的模型。我曾经在辨识一个多输入多输出系统时，由于模型选择不当，耗费了大量的时间和精力，最终却一无所获。读了这本书之后，我才意识到，模型选择是系统辨识的第一步，也是至关重要的一步。书中对参数估计算法的讲解也十分到位，从最基本的最小二乘法，到更高级的遗传算法和粒子群优化算法，都进行了详细的介绍，并提供了相应的伪代码，这为我理解和实现这些算法提供了极大的便利。
评分从技术细节的角度来看，《系统辨识》这本书确实是无可挑剔。作者对每一个数学公式的推导都力求严谨，并且提供了详细的推导过程，这对于那些希望深入理解算法原理的读者来说，无疑是一大福音。在讲解模型辨识的数学基础时，作者并没有回避复杂的概念，而是用清晰的语言和图示来解释，例如在介绍矩阵的奇异值分解时，书中就通过一个例子，直观地展示了SVD在降维和噪声抑制方面的作用。我尤其欣赏书中关于辨识算法稳定性和收敛性分析的部分，它详细阐述了影响算法稳定性的因素，并提供了一些避免算法发散的策略。这对于我们在实际应用中提高辨识结果的可靠性至关重要。书中还对不同的辨识算法进行了深入的比较，例如在讨论最小二乘法和最大似然估计时，作者详细分析了它们的假设条件、性能特点以及在不同场景下的适用性。这种细致的比较，让我能够根据实际情况，选择最合适的辨识算法。而且，书中提供的许多代码片段，都经过了精心设计和验证，可以直接用于实践，这为我节省了大量的时间和精力。
评分《系统辨识》这本书在我看来，是一本集理论深度、实践价值和教学方法于一体的优秀著作。作者在讲解过程中，非常注重逻辑的严谨性和概念的清晰性，使得即使是复杂的辨识理论，也能被读者理解得透彻。书中在介绍卡尔曼滤波时，并没有直接给出复杂的矩阵公式，而是从一个简单的动态系统开始，逐步推导出卡尔曼滤波的递推关系，并解释了每一步的物理意义。这种“由浅入深，层层递进”的教学方法，让我能够轻松地掌握这一重要的辨识工具。我特别喜欢书中关于辨识结果评估的章节，它不仅介绍了常用的评估指标，如均方误差、模型阶数准则等，还强调了模型验证在整个辨识过程中的重要性，并提供了多种模型验证的方法，如残差分析、仿真验证等。这让我能够客观地评价辨识模型的性能，并及时发现和纠正潜在的问题。而且，书中还涉及了一些前沿的辨识技术，如自适应辨识和非线性系统辨识，这些内容让我对系统辨识领域的最新发展有了更深的了解。这本书不仅仅是学习理论的教材，更是一本能够帮助我解决实际问题的指南。
评分在我看来，《系统辨识》这本书最吸引我的地方在于其前瞻性和实用性。作者在讲解过程中，不仅介绍了经典的系统辨识理论和方法，还对一些新兴的辨识技术进行了深入的探讨，例如基于神经网络的辨识方法和基于机器学习的辨识方法。这些内容让我对系统辨识的未来发展有了更清晰的认识。我尤其欣赏书中关于模型泛化能力和模型不确定性分析的章节，它让我意识到，一个好的辨识模型不仅仅要拟合历史数据，更重要的是要能够对未知数据做出准确的预测。书中提供了一些实用的模型验证方法，例如交叉验证和留一法，这让我能够客观地评估模型的泛化能力。此外，书中还详细介绍了如何利用辨识出的模型来设计控制器，并有效地提升系统的性能。通过一个实际的控制系统例子，我深刻地体会到了系统辨识在实际工程应用中的价值。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够帮助我提升工程实践能力的指南。
评分《系统辨识》这本书为我打开了一扇通往自动化和控制工程领域新世界的大门。它不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的启迪。书中关于系统建模的理念，让我意识到，任何复杂的系统都可以通过抽象和简化，用数学模型来描述。作者在讲解模型辨识时，始终强调“模型是为了解决问题而服务”，这让我避免了陷入纯粹的数学游戏，而是更加注重模型的实用性和有效性。我特别喜欢书中关于模型辨识与系统控制相结合的章节，它展示了如何利用辨识出的模型来设计高性能的控制器，并有效地提升系统的性能。书中通过一个实际的机器人控制系统的例子，详细阐述了辨识模型在控制器设计中的具体应用，这让我对系统辨识的价值有了更深刻的认识。而且，书中还涉及了一些关于模型预测控制（MPC）和强化学习等前沿技术，这让我对未来的发展方向有了更清晰的认识。这本书不仅仅教会了我如何辨识系统，更教会了我如何利用辨识的知识，去解决更广泛的工程问题。
评分说实话，刚拿到《系统辨识》这本书的时候，我还有点担心它会过于理论化，难以消化。然而，事实证明我的顾虑是多余的。这本书的内容非常实用，紧密联系实际工程应用，这让我感到非常惊喜。作者在讲解理论知识的同时，始终不忘结合实际案例，比如在介绍状态空间模型时，书中就详细阐述了如何利用实际的飞机飞行数据来辨识飞机的动力学模型，并给出了详细的步骤和注意事项。这种“理论与实践相结合”的写作风格，极大地增强了我学习的兴趣和动力。我特别喜欢书中关于辨识结果后处理的部分，它不仅仅是告诉我如何得到一个辨识模型，更重要的是教会我如何去解读和应用这个模型。例如，书中详细讲解了如何利用辨识出的模型来预测系统的未来行为，如何通过模型来设计控制器，以及如何利用模型来进行故障诊断。这些内容对于我在实际工作中遇到的问题，提供了非常有价值的解决方案。我还注意到，书中在讲解某些高级算法时，并没有直接跳到复杂的数学推导，而是先从一个简化的场景入手，逐步引入更复杂的概念，这种循序渐进的方式，让我能够更好地理解算法的精髓。而且，书中提供的许多工具和技巧，都可以在我日常的工作中直接应用，这让我觉得这本书的价值非常高。它不仅仅是一本学习材料，更是一本解决问题的宝典。
评分《系统辨识》这本书的内容非常丰富，涵盖了系统辨识的方方面面，并且在许多细节上都做得非常到位。我曾经在处理一个时间序列数据分析问题时，由于对数据特性不够了解，导致辨识结果不佳。而这本书在数据采集和预处理章节的详细介绍，让我意识到高质量数据的重要性，并提供了一些实用的数据预处理技巧，例如滤波、去均值、归一化等。在模型选择方面，书中对各种模型结构的优缺点进行了深入分析，并提供了多种模型选择的准则和方法，这使得我在面对复杂系统时，能够更有针对性地选择合适的模型。我特别喜欢书中关于辨识算法的收敛性和鲁棒性分析，它详细阐述了影响算法稳定性的因素，并提供了一些避免算法发散的策略。这对于我们在实际应用中提高辨识结果的可靠性至关重要。而且，书中还涉及了一些前沿的辨识技术，如自适应辨识和非线性系统辨识，这些内容让我对系统辨识领域的最新发展有了更深的了解。
评分这本书的结构设计非常合理，循序渐进，使得初学者能够轻松入门，而有经验的读者也能从中获得新的启发。《系统辨识》从最基础的概念讲起，例如系统的定义、输入输出关系等，然后逐步深入到模型结构的介绍，参数估计的方法，以及模型验证的策略。我尤其欣赏书中对不同模型结构的详细比较，例如ARX、ARMAX、OE、BJ模型，它们各自的数学表达式、假设条件以及在不同应用场景下的优劣都进行了清晰的阐述。这使得我在面对具体问题时，能够更有针对性地选择模型。书中关于参数估计的讲解也十分详尽，从最基本的最小二乘法，到更复杂的贝叶斯方法，都进行了深入的介绍，并且提供了丰富的例子和代码实现。我曾经在实现一个复杂辨识算法时，遇到了一些困难，但通过参考书中提供的伪代码和讲解，我很快就解决了问题。此外，书中关于模型验证的章节也让我受益匪浅，它不仅介绍了常用的模型验证指标，如均方误差、赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等，还强调了模型验证在整个辨识过程中的重要性，并提供了多种模型验证的方法，如残差分析、仿真验证等。
评分《系统辨识》这本书给我的最大感受就是其内容的深度和广度。作者在各个方面都展现出了深厚的学术功底和丰富的实践经验。在模型结构的选择上，书中不仅介绍了AR, MA, ARMA, ARMAX, OE, BJ等经典模型，还扩展到了更复杂的神经网络辨识模型，并对这些模型的适用条件、优缺点进行了深入比较。我曾经在处理一个非线性系统辨识问题时感到非常棘手，通过阅读本书关于神经网络辨识的章节，我才了解到如何构建合适的神经网络结构，如何选择损失函数，以及如何进行有效的训练。书中对贝叶斯辨识方法的阐述也让我受益匪浅，它提供了一种全新的视角来理解模型的不确定性，并能够有效地处理小样本数据问题。我特别欣赏作者在讲解模型辨识中的模型选择准则时，如AIC, BIC, MDL等，对它们的数学原理和实际应用进行了细致的分析，并给出了如何在实际操作中权衡这些准则的建议。此外，书中对于辨识算法的鲁棒性问题也进行了深入探讨，这对于我们在实际应用中处理带有噪声和干扰的数据至关重要。作者并没有回避这些复杂的问题，而是积极地提出解决方案，并提供了相应的算法和实现思路。这本书让我意识到，系统辨识不仅仅是数据处理和模型拟合，更是一种科学的思维方式和解决问题的艺术。
评分这本《系统辨识》给我带来了前所未有的学习体验。从第一页翻开，我就被作者严谨的逻辑和清晰的讲解所吸引。这本书并没有像市面上许多教科书那样，堆砌大量晦涩难懂的数学公式，而是将复杂的概念抽丝剥茧，用一个个生动的例子和直观的图示来阐释。我尤其欣赏作者在处理模型选择和参数估计时的深度探讨。书中详细介绍了多种模型结构，并深入分析了它们各自的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。比如，在讲到ARX模型时，作者不仅给出了其数学定义，还通过一个控制系统响应的仿真实例，直观地展示了ARX模型如何捕捉系统的动态特性。更令人称道的是，书中关于模型辨识的算法部分，从最基础的最小二乘法，到更高级的卡尔曼滤波和神经网络辨识，都进行了详尽的介绍。对于每一种算法，作者都从原理、实现步骤、收敛性分析以及鲁棒性等方面进行了深入剖析，并提供了大量的代码示例，这对于我这样的初学者来说，简直是福音。我曾经花了好几个晚上试图理解某个复杂的辨识算法，但总觉得云里雾里，直到读了这本书，书中对算法的循序渐进的讲解，以及对关键步骤的反复强调，让我茅塞顿开。而且，作者在书中还提到了模型验证的重要性，并介绍了几种常用的模型验证方法，这让我意识到，仅仅获得一个模型是不够的，还需要对其进行充分的评估，以确保其在实际应用中的有效性。这本书不仅仅是理论的堆砌，它更像是一位经验丰富的导师，一步一步地引导我走进系统辨识的世界。
评分沟通中达成共识。
评分②民主平等是指在学术面前人人平等，在知识面前人人平等。不因家庭背景、地区差异而歧视，不因成绩落后、学习困难遭冷落。民主的核心是遵照大多数人的意志而行事，教学民主的核心就是发展、提高多数人。可是总有人把眼睛盯在几个尖子学生身上，有意无意地忽视多数学生的存在。“抓两头带中间”就是典型的做法。但结果往往是抓“两头”变成抓“一头”，“带中间”变成“丢中间”。教学民主最好的体现是以能者为师，教学相长。信息时代的特征，能者未必一定是教师，未必一定是“好”学生。在特定领域，特定环节上，有兴趣占有知识高地的学生可以为同学“师”，甚至为教师“师”。在教学中发现不足，补充知识、改善教法、
评分[QY]"
评分不错的书
评分希望你能越做越好，成长有你有我大家一起来，很好的宝贝。
评分非常满意，五星
评分写的比较完整，可以作为入门参考
评分⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。
评分挺好的，很喜欢，经济实惠，很好用
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