過(guò)程辨識(shí)技術(shù)

第1章 引論
　1.1 基本概念和方法
　　1.1.1 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和靜態(tài)系統(tǒng)
　　1.1.2 動(dòng)態(tài)特性和穩(wěn)態(tài)特性
　　1.1.3 模型化
　　1.1.4 建立數(shù)學(xué)模型的方法
　　1.1.5 數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用
　1.2 過(guò)程辨識(shí)概論
　　1.2.1 系統(tǒng)辨識(shí)的定義
　　1.2.2 辨識(shí)方法
第2章 過(guò)程的數(shù)學(xué)模型描述
　2.1 數(shù)學(xué)模型的分類
　2.2 確定性連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
　　2.2.1 時(shí)間域描述
　　2.2.2 頻率域描述
　　2.2.3 多輸入、多輸出系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
　2.3 確定性離散時(shí)間系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
　　2.3.1 時(shí)間域描述
　　2.3.2 頻率域描述
　2.4 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的隨機(jī)性模型
第3章 瞬態(tài)響應(yīng)法
　3.1 概述
　3.2 非周期試驗(yàn)信號(hào)的特性
　　3.2.1 基本非周期試驗(yàn)信號(hào)
　　3.2.2 常用非周期試驗(yàn)信號(hào)的處理
　　3.2.3 任意非周期連續(xù)信號(hào)的分解
　3.3 由瞬態(tài)響應(yīng)曲線確定參數(shù)模型
　　3.3.1 由階躍響應(yīng)曲線求傳遞函數(shù)
　　3.3.2 由其他非周期信號(hào)的響應(yīng)求傳遞函數(shù)
第4章 頻率響應(yīng)法
　4.1 頻率響應(yīng)特性
　　4.1.1 直接法
　　4.1.2 相關(guān)濾波法
　4.2 由頻率響應(yīng)曲線求傳遞函數(shù)
　　4.2.1 插值法
　　4.2.2 最小二乘法
　4.3 由瞬態(tài)響應(yīng)求頻率特性
　　4.3.1 離散Fourier變換（DFT）簡(jiǎn)介
　　4.3.2 DFT的應(yīng)用
第5章 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法預(yù)備知識(shí)
　5.1 概率統(tǒng)計(jì)基本知識(shí)
　　5.1.1 隨機(jī)變量及其分布律
　　5.1.2 二維隨機(jī)變量
　　5.1.3 均值與方差
　　5.1.4 隨機(jī)過(guò)程
　　5.1.5 相關(guān)函數(shù)
　5.2 最小二乘法的一般原理
　　5.2.1 基本關(guān)系式
　　5.2.2 統(tǒng)計(jì)特性
　　5.2.3 常參數(shù)的遞推估計(jì)
　5.3 慢時(shí)變參數(shù)的遞推估計(jì)
第6章 脈沖響應(yīng)函數(shù)的辨識(shí)
　6.1 辨識(shí)問題的提法
　6.2 用相關(guān)分析法辨識(shí)脈沖響應(yīng)函數(shù)
　6.3 用最小二乘法辨識(shí)脈>中響應(yīng)函數(shù)
　6.4 最小二乘法辨識(shí)與相關(guān)分析法辨識(shí)的關(guān)系
　6.5 激勵(lì)信號(hào)的選擇
　　6.5.1 隨機(jī)白噪聲作激勵(lì)信號(hào)
　　6.5.2 偽隨機(jī)信號(hào)作為激勵(lì)信號(hào)
　　6.5.3 偽隨機(jī)二位式序列（PRBS）作激勵(lì)信號(hào)
　6.6 用偽隨機(jī)二位式序列（PRBS）辨識(shí)脈>中響應(yīng)函數(shù)
第7章 線性差分方程模型的辨識(shí)
　7.1 線性差分方程模型的最小二乘估計(jì)
　　7.1.1 辨識(shí)問題的提法
　　7.1.2 最小二乘法求解
　　7.1.3 參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)特性
　　7.1.4 系統(tǒng)階的確定
　　7.1.5 遞推估計(jì)和實(shí)時(shí)估計(jì)
　7.2 線性差分方程模型的廣義最小二乘估計(jì)和多級(jí)最小二乘估計(jì)
　　7.2.1 相關(guān)殘差造成有偏估計(jì)
　　7.2.2 廣義最小二乘估計(jì)
　　7.2.3 多級(jí)最小二乘估計(jì)
參考文獻(xiàn)