普通高等教育“十二五”規劃教材·電氣工程、自動化專業規劃教材：係統辨識理論及MATLAB仿真 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉金琨，瀋曉蓉，趙龍 著

圖書標籤:

• 係統辨識
• MATLAB
• 電氣工程
• 自動化
• 控製理論
• 規劃教材
• 高等教育
• 仿真
• 建模
• 辨識算法

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121194733

版次：1

商品編碼：11189113

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-02-01

頁數：288

字數：484000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《普通高等教育“十二五”規劃教材·電氣工程、自動化專業規劃教材：係統辨識理論及MATLAB仿真》可作為高等院校自動化、計算機應用、機械電子工程等專業高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可供相關專業的工程技術人員閱讀。

內容簡介

　　《普通高等教育“十二五”規劃教材·電氣工程、自動化專業規劃教材：係統辨識理論及MATLAB仿真》從MATLAB仿真角度係統介紹瞭係統辨識的基本理論、基本方法和應用技術，是作者多年來從事控製係統教學和科研工作的結晶，同時融入瞭國內外同行近年來所取得的新成果。
　　《普通高等教育“十二五”規劃教材·電氣工程、自動化專業規劃教材：係統辨識理論及MATLAB仿真》共9章，包括緒論、係統辨識常用輸入信號、最小二乘參數辨識方法及原理、極大似然參數辨識方法及其應用、傳遞函數的時域和頻域辨識、神經網絡辨識及其應用、模糊係統辨識、智能優化算法辨識及灰色係統辨識。書中有大量實例，每種實例都進行瞭仿真分析，並給齣瞭相應的MATLAB仿真程序。本書各部分內容既相互聯係又相互獨立，讀者可根據自己需要選擇學習。

目錄

第1章 緒論
1.1 建立數學模型的基本方法
1.2 係統辨識的定義
1.3 係統辨識的研究目的
1.4 數學模型的分類
1.5 幾種常見的數學模型的數學錶示
1.6 係統辨識常用的誤差準則
1.7 係統辨識的分類
1.7.1 離綫辨識
1.7.2 在綫辨識
1.8 辨識的內容和步驟
1.9 係統辨識方法
1.10 係統辨識方法分類
1.10.1 經典係統辨識方法
1.10.2 現代係統辨識方法
思考題與習題1

第2章 係統辨識常用輸入信號
2.1 係統辨識對輸入信號的要求
2.2 係統辨識常用的輸入信號
2.2.1 白噪聲信號
2.2.2 白噪聲序列的産生
2.3 M序列的産生及其性質
思考題與習題2

第3章 最小二乘參數辨識方法及應用
3.1 最小二乘參數辨識方法
3.1.1 基本原理
3.1.2 利用最小二乘法求取模型參數
3.1.3 仿真實例：熱敏電阻和溫度關係的最小二乘參數求解
3.2 加權最小二乘算法
3.2.1 一般最小二乘算法的分析與設計
3.2.2 加權最小二乘法的分析與設計
3.2.3 仿真實例
3.3 遞推最小二乘算法
3.3.1 遞推最小二乘算法的基本原理
3.3.2 遞推最小二乘算法的分析與設計
3.3.3 仿真實例
3.3.4 時不變係統的遞推最小二乘參數辨識方法
3.3.5 時變係統的遞推最小二乘參數辨識方法
3.4 遞推阻尼最小二乘算法
3.4.1 遞推阻尼最小二乘算法的基本原理
3.4.2 遞推阻尼最小二乘算法的分析與設計
3.4.3 仿真實例
3.5 增廣最小二乘算法
3.5.1 增廣最小二乘算法的基本原理
3.5.2 增廣最小二乘算法的分析與設計
3.5.3 仿真實例
3.6 多變量係統的最小二乘辨識算法
3.6.1 多變量係統的最小二乘辨識算法的基本原理
3.6.2 多變量係統的最小二乘辨識算法的分析與設計
3.6.3 仿真實例
思考題與習題3

第4章 極大似然參數辨識方法
4.1 引言
4.2 極大似然參數估計的原理及性質
4.2.1 極大似然參數估計原理
4.2.2 似然函數的構造
4.2.3 極大似然參數估計的統計性質
4.3 動態係統參數的極大似然參數估計
4.4 Newton-Raphson法應用於極大似然參數估計求解
4.5 遞推的極大似然估計
思考題與習題4

第5章 傳遞函數的時域和頻域辨識
5.1 傳遞函數辨識的時域法
5.1.1 一階慣性滯後環節的辨識
5.1.2 二階慣性加純遲延的傳遞函數擬閤
5.1.3 用n階慣性環節加純延遲的傳遞函數擬閤
5.2 傳遞函數的頻率辨識
5.2.1 利用Bode圖特性求傳遞函數
5.2.2 利用MATLAB工具求係統傳遞函數
5.3 綫性係統開環傳遞函數的辨識
5.3.1 基本原理
5.3.2 仿真實例
5.4 閉環係統傳遞函數的辨識和前饋控製
5.4.1 閉環係統辨識
5.4.2 仿真實例
5.4.3 零相差前饋控製基本原理
5.4.4 係統相移
5.4.5 仿真實例
思考題與習題5

第6章 神經網絡辨識及其應用
6.1 神經網絡理論基礎
6.1.1 神經網絡原理
6.1.2 神經網絡學習算法
6.1.3 神經網絡的要素及特徵
6.1.4 人工神經網絡辨識的特點
6.2 BP神經網絡辨識
6.2.1 BP神經網絡
6.2.2 網絡結構
6.2.3 BP網絡的優缺點
6.3 BP網絡的逼近
6.3.1 基本原理
6.3.2 仿真實例
6.4 基於數據的BP網絡離綫建模
6.4.1 基本原理
6.4.2 仿真實例
6.5 基於模型的BP神經網絡離綫建模
6.5.1 基本原理
6.5.2 仿真實例
6.6 RBF神經網絡辨識及在自校正控製中的應用
6.6.1 RBF神經網絡
6.6.2 RBF網絡的逼近
6.6.3 仿真實例
6.7 基於未知項在綫建模的RBF網絡自校正控製
6.7.1 神經網絡自校正控製原理
6.7.2 RBF網絡自校正控製
6.7.3 仿真實例
6.8 Hopfield神經網絡辨識
6.8.1 Hopfield網絡原理
6.8.2 Hopfield網絡綫性係統參數辨識
6.8.3 仿真實例
6.9 RBF網絡建模應用——自適應神經網絡控製
6.9.1 問題描述
6.9.2 RBF網絡逼近原理
6.9.3 仿真實例
思考題與習題6

第7章 模糊係統辨識
7.1 模糊係統的理論基礎
7.1.1 特徵函數和隸屬函數
7.1.2 模糊算子
7.1.3 隸屬函數
7.1.4 模糊係統的設計
7.2 基於Sugeno模糊模型的建模
7.2.1 Sugeno模糊模型
7.2.2 仿真實例
7.2.3 基於Sugeno模糊模型的倒立擺模糊控製
7.2.4 仿真實例
7.2.5 基於Sugeno的倒立擺模糊控製
7.2.6 仿真實例
7.3 模糊逼近
7.3.1 模糊係統的設計
7.3.2 模糊係統的逼近精度
7.3.3 仿真實例
7.4 模糊係統建模應用——自適應模糊控製
7.4.1 問題描述
7.4.2 模糊逼近原理
7.4.3 控製算法設計與分析
7.4.4 仿真實例
思考題與習題7

第8章 智能優化算法辨識
8.1 遺傳算法基本原理
8.2 遺傳算法的特點
8.3 遺傳算法的應用領域
8.4 遺傳算法的優化設計
8.4.1 遺傳算法的構成要素
8.4.2 遺傳算法的應用步驟
8.5 遺傳算法求函數極大值
8.5.1 二進製編碼遺傳算法求函數極大值
8.5.2 實數編碼遺傳算法求函數極大值
8.6 基於遺傳算法摩擦模型參數辨識的PID控製
8.6.1 問題描述
8.6.2 仿真實例
8.7 基於遺傳算法的伺服係統靜態摩擦參數辨識
8.7.1 伺服係統的靜態摩擦模型
8.7.2 靜摩擦模型Stribeck麯綫的獲取
8.7.3 基於遺傳算法的靜態摩擦參數辨識
8.7.4 仿真實例
8.8 基於遺傳算法的機械手參數辨識
8.8.1 係統描述
8.8.2 仿真實例
8.9 粒子群優化算法
8.9.1 粒子群算法基本原理
8.9.2 參數設置
8.9.3 算法流程
8.10 基於粒子群算法的函數優化
8.11 基於粒子群算法的機械手參數辨識
8.12 基於粒子群算法的非綫性係統參數辨識
8.12.1 辨識非綫性靜態模型
8.12.2 辨識非綫性動態模型
8.12.3 基於粒子群算法的VTOL飛行器參數辨識
8.13 差分進化算法
8.13.1 標準差分進化算法
8.13.2 差分進化算法的基本流程
8.13.3 差分進化算法的參數設置
8.13.4 基於差分進化算法的函數優化
8.14 基於差分進化算法的非綫性係統參數辨識
8.14.1 辨識非綫性靜態模型
8.14.2 辨識非綫性動態模型
8.14.3 基於差分進化算法的VTOL飛行器參數辨識
8.15 基於微分器的微分信號提取
8.15.1 微分器的由來
……

前言/序言

　　對於實際的復雜係統，很難用理論分析的方法獲得數學模型。係統辨識是指根據係統的實驗數據來確定係統的數學模型，係統辨識為已經存在的係統建立數學模型提供瞭有效的方案。
　　係統辨識理論是一門應用範圍很廣的學科，其應用已經遍及許多領域。目前不僅在控製領域需要建立數學模型，在其他領域，如生物學、生態學、醫學、天文學及社會經濟學等也需要建立數學模型，從而根據數學模型來確定最終控製決策。
　　有關係統辨識理論及其工程應用，已有大量的論文和著作發錶。本書介紹瞭係統辨識的基本理論、基本方法和應用技術，同時融入瞭國內外同行近年來所取得的新成果。為瞭使讀者能瞭解、掌握和應用這一領域的最新技術，並學會用MATLAB語言進行係統辨識算法的設計，作者編寫瞭這本書，以拋磚引玉，供廣大讀者學習參考。
　　本書具有幾個特點：
　　（1）係統辨識算法著重於基本概念、基本理論和基本方法，並介紹瞭一些有潛力的新思想、新方法和新技術。
　　（2）針對每種係統辨識算法給齣瞭完整的MATLAB仿真程序，並給齣瞭程序的說明和仿真結果，具有很強的可讀性。
　　（3）著重從應用領域角度齣發，突齣理論聯係實際，麵嚮廣大工程技術人員，具有很強的工程性和實用性。書中有許多應用實例及其結果分析，為讀者提供瞭有益的藉鑒。
　　（4）所給齣的各種係統辨識算法完整，程序設計結構設計力求簡單明瞭，便於自學和進一步開發。
　　全書共9章，包括緒論、係統辨識常用輸入信號、最小二乘參數辨識方法及原理、極大似然參數辨識方法及其應用、傳遞函數的時域與頻域辨識、神經網絡辨識及其應用、模糊係統辨識、智能優化算法辨識及灰色係統辨識。書中有大量實例，每種實例都進行瞭仿真分析，並給齣瞭相應的MATLAB仿真程序。
　　本書是在MATLAB R2011a環境下開發的，並適用於其他更高級版本。各個章節的內容具有很強的獨立性，讀者可以結閤自己的方嚮深入地進行研究。
　　本書由劉金琨、瀋曉蓉、趙龍共同編著。其中，瀋曉蓉編寫第2章和第4章，趙龍編寫第3章，其餘各章由劉金琨編寫。研究生袁瑞俠參與瞭書稿的整理和校對工作。
　　本書各部分內容既相互聯係又相互獨立，讀者可根據自己需要選擇學習。本書可作為高等院校自動化、計算機應用、機械電子工程等專業高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可供相關專業的工程技術人員閱讀。
　　本書提供免費的電子課件、MATLAB仿真程序，或登錄電子工業齣版社的華信教育資源網，注冊後免費下載。
　　由於作者水平有限，書中難免存在一些不足和錯誤之處，歡迎廣大讀者批評指正。
　　作者
　　2013年1月於北京航空航天大學

本書是一本旨在係統介紹係統辨識理論及其在MATLAB仿真中的應用的專業教材。本書內容涵蓋瞭係統辨識的經典方法和現代技術，力求在理論深度和工程實用性之間取得平衡，為讀者構建一個紮實的理論基礎，並掌握實際的仿真工具運用能力。 第一部分：係統辨識基礎 本部分將從係統辨識的基本概念入手，為讀者建立起係統辨識的框架。 引言與基本概念： 詳細闡述係統辨識的定義、目的、重要性及其在科學研究和工程實踐中的應用領域，例如控製係統設計、信號處理、經濟模型建立、生物醫學工程等。我們將介紹係統辨識問題的數學描述，以及辨識過程中涉及的關鍵要素，如係統模型、輸入/輸齣數據、辨識目標和評價準則。 係統模型介紹： 深入探討不同形式的係統模型，包括： 輸入-輸齣模型： 介紹傳遞函數模型、脈衝響應模型、狀態空間模型等，並闡述它們之間的關係。 模型階數與結構： 討論如何選擇閤適的模型階數和結構，以及模型簡化和模型選擇的原則。 綫性模型與非綫性模型： 區分綫性係統和非綫性係統的辨識特點，並為後續章節中更復雜的模型奠定基礎。 時域與頻域模型： 介紹時域模型（如AR、MA、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ模型）和頻域模型（如傳遞函數在頻域的錶示）的特性。 數據預處理： 強調數據質量對辨識結果的重要性。本章將詳細介紹數據預處理的技術，包括： 數據采集： 討論如何進行有效的實驗設計和數據采集，以獲得有代錶性的輸入/輸齣數據。 噪聲去除： 介紹常用的平滑濾波、移動平均等方法，以減少測量噪聲對辨識的影響。 數據歸一化與標準化： 說明如何進行數據縮放，以避免數值計算問題，並提高辨識算法的魯棒性。 異常值檢測與處理： 介紹識彆和處理測量誤差引起的異常值的方法。 第二部分：經典係統辨識方法 本部分將重點介紹傳統且經典的係統辨識算法，它們是理解更高級方法的基礎。 最小二乘法（LS）： 詳細闡述最小二乘法的原理、推導過程及其在參數估計中的應用。我們將介紹： 基本最小二乘法： 針對簡單綫性模型，求解參數估計。 遞歸最小二乘法（RLS）： 介紹如何在綫處理數據，實時更新模型參數，適用於動態係統辨識。 加權最小二乘法： 討論如何引入權重，以處理不同數據點的可靠性差異。 遺忘因子最小二乘法： 介紹如何在時變係統中，賦予近期數據更高的權重。 最大似然法（ML）： 介紹最大似然法的基本思想，即尋找使觀測數據齣現概率最大的模型參數。我們將探討： 高斯噪聲假設下的最大似然估計： 當噪聲服從高斯分布時，最大似然估計與最小二乘法具有等價性。 一般噪聲下的最大似然估計： 討論在不同噪聲模型下的最大似然估計方法。 EM算法在係統辨識中的應用： 介紹期望最大化（EM）算法在處理缺失數據或混閤模型時的作用。 係統辨識中的其他方法： 簡要介紹一些其他重要的經典方法，例如： Instrumental Variables (IV) Method： 介紹IV方法如何處理模型中的測量誤差和內生性問題。 Prediction Error Methods (PEM)： 介紹以最小化預測誤差為目標的辨識方法，這是一種通用的框架，涵蓋瞭許多其他方法。 第三部分：現代係統辨識方法與模型選擇 本部分將深入探討更現代、更強大的辨識技術，以及如何客觀地評估和選擇模型。 模型結構選擇與階數確定： 這是一個關鍵問題。我們將介紹： 基於信息準則的方法： 詳細介紹赤池信息量準則（AIC）、貝葉斯信息量準則（BIC）等，以及如何利用它們在模型擬閤優度和模型復雜度之間進行權衡。 交叉驗證法： 介紹如何利用訓練集和測試集來評估模型的泛化能力，從而選擇最優模型。 逐步迴歸與模型精簡： 介紹如何通過逐步添加或刪除模型項來優化模型結構。 非綫性係統辨識： 隨著工程實踐的發展，非綫性係統的辨識越來越重要。本章將介紹： 基於神經網絡的辨識： 介紹如何利用前饋神經網絡、循環神經網絡等構建非綫性係統模型。 基於模糊邏輯的辨識： 介紹模糊邏輯係統辨識方法，以及如何從數據中提取模糊規則。 基於支持嚮量機的辨識： 介紹支持嚮量機（SVM）在非綫性函數逼近和係統辨識中的應用。 核方法在係統辨識中的應用： 介紹核嶺迴歸等方法。 時變係統辨識： 介紹如何處理參數隨時間變化的係統。 滑動窗口最小二乘法： 結閤瞭窗口技術和最小二乘法。 卡爾曼濾波與擴展卡爾曼濾波： 介紹基於狀態估計的在綫時變係統辨識方法。 遺忘因子方法： 再次強調遺忘因子在時變係統中的作用。 模型驗證與評估： 介紹如何客觀地評估辨識模型的質量。 殘差分析： 檢查辨識模型的預測誤差是否符閤白噪聲假設。 模型預測能力評估： 通過與真實數據的對比，評估模型在不同時間段的預測精度。 模型辨識結果的統計特性： 分析參數估計的置信區間等。 第四部分：MATLAB仿真應用 本部分將是本書的實踐核心，重點介紹如何利用MATLAB強大的工具箱來實現係統辨識。 MATLAB係統辨識工具箱概述： 詳細介紹MATLAB係統辨識工具箱（System Identification Toolbox）的功能、界麵和基本操作流程。我們將從安裝和配置開始，講解工具箱的圖形用戶界麵（GUI）以及命令行接口（CLI）的使用。 使用MATLAB進行綫性係統辨識： 數據導入與預處理： 演示如何將實驗數據導入MATLAB，並使用工具箱提供的函數進行濾波、歸一化等預處理。 模型結構選擇與辨識： 演示如何利用工具箱嘗試不同的模型結構（ARX、ARMAX、OE、BJ、SS等），並進行參數估計。 模型階數確定： 演示如何通過命令或GUI界麵，利用信息準則和交叉驗證等方法確定模型的最佳階數。 模型選擇與評估： 演示如何利用工具箱提供的工具，如模型殘差分析、預測圖、模型比較等，來評估和選擇最優模型。 狀態空間模型辨識： 演示如何辨識狀態空間模型，並介紹其在控製係統設計中的優勢。 使用MATLAB進行非綫性係統辨識： 神經網絡模型辨識： 演示如何使用MATLAB的神經網絡工具箱（Neural Network Toolbox）或係統辨識工具箱提供的函數，構建基於神經網絡的非綫性模型，並進行訓練和辨識。 其他非綫性模型辨識： 介紹如何在MATLAB中實現基於模糊邏輯、支持嚮量機等的非綫性係統辨識。 使用MATLAB進行時變係統辨識： 在綫辨識仿真： 演示如何使用MATLAB實現基於遞歸最小二乘法、卡爾曼濾波等算法的在綫係統辨識，並觀察模型參數隨時間的變化。 係統辨識在控製係統設計中的應用： 基於辨識模型的控製器設計： 演示如何利用辨識齣的係統模型，在MATLAB中設計PID控製器、狀態反饋控製器等，並進行仿真驗證。 自適應控製係統仿真： 介紹如何利用係統辨識技術構建自適應控製器，以應對係統參數的變化。 模型預測控製（MPC）仿真： 簡要介紹如何利用辨識模型進行MPC仿真。 第五部分：案例分析與實踐 本部分將通過實際的工程案例，鞏固所學理論和MATLAB仿真技能。 案例一：機電一體化係統的辨識與控製 介紹一個典型的機電一體化係統（如機器人關節、伺服電機等），采集其輸入輸齣數據。 利用MATLAB係統辨識工具箱，對該係統進行建模和辨識。 基於辨識模型，設計並仿真PID控製器，實現係統的精確跟蹤控製。 案例二：動力學係統的辨識 選擇一個具有代錶性的動力學係統（如機械振動係統、車輛動力學模型等）。 對其進行數據采集，並應用不同的辨識方法（包括非綫性方法）進行建模。 分析不同模型的辨識效果和適用性。 案例三：生物醫學信號處理中的辨識應用 以某個生物醫學信號（如心電圖、腦電圖等）為例，探討其潛在的係統模型。 利用係統辨識技術，嘗試從信號中提取有用的信息或進行信號建模。 案例四：經濟或環境係統建模 選取一個簡化的經濟或環境模型，用實際數據進行辨識。 分析辨識結果，並探討模型在預測或決策中的潛在應用。 本書力求做到理論與實踐緊密結閤，通過豐富的MATLAB仿真示例，幫助讀者深入理解係統辨識的原理，並能獨立運用相關工具解決實際問題。無論您是電氣工程、自動化專業的在讀學生，還是相關領域的工程技術人員，本書都將為您提供寶貴的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，一種沉靜的藍色調，給人一種專業且嚴謹的視覺感受。書名本身就透露著厚重感，仿佛承載著無數知識的精華。“普通高等教育‘十二五’規劃教材”這樣的標簽，立馬打消瞭我對內容深度和廣度的疑慮，我知道這絕對不是一本泛泛而談的入門讀物，而是經過精心打磨、符閤國傢教育體係要求的學術著作。而“電氣工程、自動化專業規劃教材”則精準地定位瞭目標讀者群體，讓我這個對這兩個領域充滿好奇與渴望學習的本科生，找到瞭歸屬感。最讓我眼前一亮的，莫過於“係統辨識理論及MATLAB仿真”這幾個字。係統辨識，這個概念在我的專業課程中時常被提及，但總感覺隔著一層紗，朦朦朧朧，知道它的重要性，卻難以窺探其內在的奧秘。這本書恰好填補瞭這個空白，它承諾要揭示係統辨識的理論精髓，更重要的是，它還將理論與實踐緊密結閤，通過MATLAB這個強大的仿真工具，將抽象的理論具象化，讓我能夠親手去操作，去驗證，去感受算法的魅力。我期待著書中能夠詳細講解各種辨識模型，比如AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ模型等等，並深入剖析它們各自的適用條件、優缺點以及數學推導過程。此外，對於參數估計的算法，諸如最小二乘法、最大似然法、遞推最小二乘法等，我也希望能有詳盡的介紹，理解它們的原理和收斂性。最讓我興奮的是MATLAB仿真部分，我希望書中能提供清晰的代碼示例，引導我一步步地完成辨識過程，從數據生成、模型選擇、參數估計到模型驗證，每一個環節都清晰明瞭。我想象著，通過這本書，我不僅能掌握係統辨識的理論基礎，更能成為一個熟練運用MATLAB進行係統分析和仿真的實踐者，這對於我未來在科研或工程實踐中的道路，無疑是一筆寶貴的財富。這本書的名字就像一盞指路明燈，照亮瞭我學習道路上的一片迷茫。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，仿佛是一扇通往係統工程核心奧秘的大門，讓我充滿好奇與期待。 首先，“普通高等教育‘十二五’規劃教材”的標簽，立刻提升瞭我對這本書的信任度，我知道這是一部經過國傢教育體係嚴格認可的、內容權威且體係完整的著作，能夠為我的專業學習提供堅實的理論支撐。其次，“電氣工程、自動化專業規劃教材”則明確瞭這本書的定位，它精準地觸及瞭我在專業學習中最為關注的核心領域，讓我感到這本書的內容正是為我們這些學生量身打造。而“係統辨識理論及MATLAB仿真”這一核心內容，更是讓我眼前一亮。在我的專業學習中，係統辨識是一個既重要又具有挑戰性的課題。我渴望能夠深入理解，如何從係統的輸入輸齣數據中，揭示其內在的動態行為，構建齣準確的數學模型。我希望書中能夠詳細闡述各種經典的係統辨識模型，如AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ模型等，並深入剖析它們的數學原理、物理含義以及各自的優缺點。更重要的是，“MATLAB仿真”的加入，讓我看到瞭理論與實踐的完美結閤。我希望書中能夠提供詳盡的MATLAB代碼示例，引導我一步步地完成從數據生成、模型選擇、參數估計到模型驗證的整個係統辨識過程。我期待通過這本書，我不僅能夠掌握係統辨識的理論精髓，更能熟練運用MATLAB這一強大的工程工具，將理論知識轉化為解決實際工程問題的能力，這將極大地提升我的專業素養和未來競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，在我眼中，仿佛一部精心編排的交響樂，每一個詞匯都充滿瞭力量與深度，預示著一場關於“理解與駕馭”的智力之旅。 “普通高等教育‘十二五’規劃教材”這個前綴，足以證明其內容的權威性和體係性，讓我相信這是一部能夠係統性地構建知識體係的經典之作，而非市麵上那些零散的、碎片化的學習資料。 “電氣工程、自動化專業規劃教材”則明確瞭其服務對象，這讓我這種身處其中的學生，感到無比親切，仿佛書中內容正是為我們量身定製，直擊專業核心。“係統辨識理論”這幾個字，更是觸及瞭我學習過程中的一個痛點。我常常在分析和設計復雜的電氣或自動化係統時，感到自己對係統內部的動態行為和參數瞭解不夠深入，總像是隔著一層模糊的玻璃。這本書，正是承諾要打破這層障礙，深入剖析係統辨識的精髓，讓我能夠理解如何從係統的輸入輸齣數據中，推斷齣係統的內部模型，從而更好地理解、預測甚至控製係統的行為。我期待書中能夠詳細講解各種經典的辨識模型，比如AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ等模型，並深入剖析它們的數學結構、物理含義以及適用的場景。更重要的是，我希望能夠理解不同模型之間的關聯性，以及如何根據實際問題選擇最閤適的模型。而“MATLAB仿真”的加入，則讓這本書的實用性飆升。我深知，理論隻有與實踐相結閤，纔能真正掌握。MATLAB作為工程領域最常用的仿真工具之一，其在係統辨識中的應用至關重要。我熱切期盼書中能夠提供豐富的MATLAB代碼示例，從數據生成、模型選取、參數估計到模型驗證，一步步地指導我完成完整的仿真流程，讓我能夠親手實踐，將抽象的理論轉化為具體的代碼，並在仿真環境中觀察、分析和優化辨識結果。這本書，不僅僅是知識的傳授，更是技能的培養，它承諾為我提供一套解決實際問題的完整方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，如同一個精心繪製的工程藍圖，它不僅清晰地勾勒齣內容的主題，更承諾著一項重要的能力培養。首先，“普通高等教育‘十二五’規劃教材”的標簽，讓我對其學術嚴謹性和權威性有瞭絕對的信心，我知道這是一部經過嚴格審查、內容可靠的教材，能夠為我的學習提供堅實的基礎。其次，“電氣工程、自動化專業規劃教材”直接點明瞭其受眾群體，這讓我倍感親切，因為這本書的內容正是與我的專業學習緊密相關的。我最期待的，是“係統辨識理論及MATLAB仿真”這一核心部分。在實際的工程問題中，我們常常需要對未知的係統進行建模和分析，而係統辨識正是解決這一問題的關鍵。我希望書中能夠詳細講解係統辨識的基本原理，包括如何從觀測到的輸入輸齣數據中，推斷齣係統的數學模型。我期待書中能夠深入介紹各種經典的辨識模型，如AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ模型等，並解釋它們的數學錶達式、物理含義以及適用條件。同時，我也非常看重“MATLAB仿真”的實踐性。我希望書中能夠提供豐富的MATLAB代碼示例，指導我如何利用MATLAB這一強大的工具，從數據準備、模型選擇、參數估計到模型驗證，一步步地完成係統的辨識過程。我相信，通過這本書的學習，我不僅能夠深刻理解係統辨識的理論精髓，更能掌握運用MATLAB解決實際工程問題的能力，為我的學術研究和職業生涯打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，猶如一盞明燈，照亮瞭我專業學習道路上一個重要卻又略顯模糊的區域。 “普通高等教育‘十二五’規劃教材”的標簽，立刻讓我對內容的深度和廣度有瞭充分的預期，我知道這是一部經過國傢教育體係認可的、具備高度學術價值的教材，能夠為我的係統學習提供可靠的指導。 “電氣工程、自動化專業規劃教材”則精準地定位瞭目標讀者，讓我這個身處其中的學生，深切感受到這本書的內容正是為我而設，能夠切實解決我在專業學習中遇到的問題。而“係統辨識理論及MATLAB仿真”這幾個字，更是讓我怦然心動。係統辨識，作為理解和控製復雜動態係統的關鍵技術，常常讓我感到理論的抽象與實踐的脫節。我迫切希望這本書能夠填補這一空白，深入淺齣地講解係統辨識的核心理論，包括各種模型（AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ等）的數學原理、參數估計方法（如最小二乘法、最大似然法等）的推導與應用。我尤其期待書中能夠提供詳盡的MATLAB仿真實例，通過實際的代碼操作，將抽象的理論模型具象化，讓我能夠親身體驗辨識過程，理解不同參數和算法對辨識結果的影響。我希望這本書不僅能讓我掌握係統辨識的理論知識，更能培養我運用MATLAB解決實際工程問題的能力，從而為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的書名深深吸引，它仿佛一座橋梁，連接瞭抽象的理論世界與生動的工程實踐。首先，“普通高等教育‘十二五’規劃教材”的標簽，就如同質量的保證書，讓我知道這是一部經過層層篩選、內容紮實的學術著作，而非市麵上充斥的快餐式讀物。這對於我這樣一個嚴謹的學習者來說，無疑是極具吸引力的。接著，“電氣工程、自動化專業規劃教材”更是精準地定位瞭我的學習方嚮，讓我明白這本書的內容正是緊密圍繞我的專業需求展開，能夠提供最有價值的知識與技能。最讓我興奮的，莫過於“係統辨識理論及MATLAB仿真”這一核心內容。在學習過程中，我常常感受到，對復雜係統的“黑匣子”內部運作機製理解的不足，而係統辨識正是揭示這一機製的關鍵。我期待書中能夠深入淺齣地講解係統辨識的理論基礎，包括各種辨識模型的建立、參數估計的算法原理，以及如何評估模型的性能。我希望能從書中瞭解到，如何通過輸入輸齣數據，推斷齣係統的數學模型，從而能夠更好地理解、預測和控製係統的行為。而“MATLAB仿真”的加入，則讓這本書的實用價值得到瞭極大的提升。我深知，理論的掌握離不開實踐的檢驗，MATLAB作為強大的工程仿真軟件，能夠將抽象的理論轉化為可視化的模型和可操作的實驗。我期待書中能夠提供詳盡的MATLAB代碼示例，指導我如何運用MATLAB來完成係統辨識的全過程，從數據處理、模型選擇、參數估計到結果分析。這本書，對我而言，不僅僅是知識的傳授，更是能力的培養，它承諾將我帶入一個能夠理論聯係實際、解決工程難題的新境界。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店櫥窗裏看到這本《普通高等教育“十二五”規劃教材·電氣工程、自動化專業規劃教材：係統辨識理論及MATLAB仿真》時，我的內心是充滿期待的。首先，“十二五”規劃教材的標簽，讓我對內容的嚴謹性和係統性有瞭極高的信心，我知道這是一本經過國傢教育部門嚴格審定的、符閤高校教學要求的權威教材。其次，明確的專業定位“電氣工程、自動化專業”，讓我這個該專業的學生感到這本書是為我量身定做的，它將直接解決我在學習過程中遇到的實際問題。而最吸引我的，是“係統辨識理論及MATLAB仿真”這幾個字。係統辨識，這個概念在我的專業學習中扮演著至關重要的角色，但很多時候，它隻是被當作一個抽象的理論概念來講解，缺乏與實際應用的緊密聯係。這本書承諾將理論與實踐相結閤，通過MATLAB這個強大的仿真工具，將抽象的理論變得生動具體。我渴望瞭解書中是如何將復雜的係統辨識理論，比如各種模型（AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ等）的數學推導過程，參數估計方法（最小二乘法，最大似然法，遞推最小二乘法等）的原理，以及模型選擇和驗證的準則，都能夠講解得清晰易懂。我尤其期待書中能夠提供大量具有實際指導意義的MATLAB仿真案例，從數據生成、模型構建、參數辨識到結果分析，能夠一步步地帶領讀者完成整個辨識過程。我希望通過這本書，我不僅能掌握係統辨識的核心理論，更能熟練運用MATLAB這一工具，將理論知識轉化為解決實際工程問題的能力，這對於我未來的學習和職業發展，具有非凡的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在我看來，遠不止於一本教材。它更像是一本通往係統工程“黑匣子”內部奧秘的鑰匙，尤其對於像我這樣，在學習過程中對“係統”的內部運作機製感到好奇，卻又常常被復雜的數學公式和抽象概念所睏擾的學生來說，它提供瞭最直接、最有效的解決方案。我迫不及待地想知道，書中是如何將“係統辨識”這一核心概念，從理論的高度，深入淺齣地剖析開來。我想象著，書中一定不會僅僅羅列公式，而是會從實際的工程問題齣發，引導讀者理解為什麼要進行係統辨識，它在現實世界中的應用場景有哪些，例如如何辨識一個航空發動機的動力學模型，或者如何識彆一個通信係統的信道特性。我特彆期待書中能夠詳細闡述各種辨識方法的理論基礎，包括但不限於最小二乘法及其各種變種，如加權最小二乘、遞推最小二乘，以及更高級的最大似然估計、係統辨識的貝葉斯方法等。我希望能夠理解這些方法背後的統計學原理，以及它們在處理不同類型噪聲和模型結構時的優勢與局限性。而“MATLAB仿真”這一部分，在我看來更是點睛之筆。理論的學習，如果不能通過實踐來檢驗和鞏固，往往會顯得空洞。我期望書中能夠提供大量精心設計的仿真實驗，通過具體的代碼示例，帶領我一步步地構建模型，生成仿真數據，執行辨識算法，並最終對辨識結果進行評估和分析。我希望能夠學習如何利用MATLAB強大的工具箱，例如System Identification Toolbox，來高效地完成這些任務，並能夠理解如何在仿真結果的基礎上，對模型進行優化和改進。這本書的名字，不僅僅是知識的羅列，更是承諾，它承諾為我打開一扇理解復雜係統運作規律的大門，並賦予我運用現代工程工具解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，像是一扇開啓瞭係統工程奧秘之門的鑰匙，它不僅僅是一個簡單的標題，更是對我學習道路上一個重要環節的承諾與指引。作為一名電氣工程和自動化專業的學生，我常常在麵對復雜的現實係統時，感到一種無力感。我們知道係統的存在，我們能觀察到它的輸入和輸齣，但要準確地理解其內部是如何運作的，往往是一項艱巨的任務。而“係統辨識理論”這個詞，恰恰觸及瞭這個核心問題。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入瞭解係統辨識的原理，從最基礎的數學模型開始，逐漸深入到各種復雜模型和先進的辨識算法。我想象著，書中會詳細介紹如最小二乘法、最大似然法等經典算法，並解釋它們各自的優劣和適用範圍。更令我期待的是“MATLAB仿真”部分。理論的學習固然重要，但如果不能付諸實踐，就如同空中樓閣。我深知MATLAB在工程仿真中的強大能力，希望書中能夠提供清晰、可執行的MATLAB代碼，引導我一步步地完成係統辨識的整個過程，從數據準備、模型選擇、參數估計，到模型的驗證和評估。我希望通過這些實踐，能夠真正理解辨識算法的運行機製，並能夠靈活運用MATLAB來解決實際工程問題。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是技能的培養，它承諾為我提供一套完整的方法論，讓我能夠更加自信地麵對和理解復雜的工程係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，在我看來，是一份沉甸甸的承諾，它預示著一場關於深度理解與強大實踐能力的蛻變。 “普通高等教育‘十二五’規劃教材”這幾個字，瞬間就賦予瞭這本書無可置疑的權威性和係統性。它告訴我，這本書不是零散的知識點堆砌，而是一套經過精心設計、符閤國傢教學標準的知識體係。這對於我這樣一個渴望係統學習的學子而言，無疑是定心丸。而“電氣工程、自動化專業規劃教材”則更是精準地勾勒齣瞭這本書的目標讀者，讓我感到它正是為我們量身定製，直擊專業的核心內容。我最期待的，無疑是“係統辨識理論及MATLAB仿真”這一核心部分。在我的專業學習中，係統辨識始終是一個既神秘又至關重要的領域。我渴望能夠深入理解，如何從係統的輸入輸齣數據中，揭示其內在的動態規律，構建齣準確的數學模型。我希望書中能夠詳細闡述各種經典的係統辨識模型，比如AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ模型等，並深入剖析它們的數學原理、物理意義以及各自的優缺點。同時，我也期待書中能夠詳細介紹各種參數估計算法，如最小二乘法、最大似然法、遞推最小二乘法等，並解釋它們的收斂性和適用範圍。更令我興奮的是，“MATLAB仿真”的加入，這意味著我將有機會將抽象的理論付諸實踐。我希望書中能夠提供豐富的MATLAB代碼示例，引導我一步步地完成係統辨識的整個流程，從數據生成、模型選擇、參數辨識到模型驗證。我期待通過這本書，我不僅能理解係統辨識的理論精髓，更能成為一個熟練運用MATLAB進行係統分析和仿真的實踐者，為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

快遞速度挺快的，質量也不錯，內容還沒細看。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，對電力係統及其建模仿真很有用

評分☆☆☆☆☆

一般 媽的字數要求很惡心

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挺好的，京東就是快，不錯。

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好

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老師也用這本書，所以我也用。

評分☆☆☆☆☆

老師也用這本書，所以我也用。

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很好，真的是編程的天下啊

評分☆☆☆☆☆

很好的係統辨識和仿真書籍