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本文档共43页；当前第31页；编辑于星期三\14点28分 系统辨识的基本概念详解演示文稿 本文档共43页；当前第1页；编辑于星期三\14点28分 （优选）系统辨识的基本概念 本文档共43页；当前第2页；编辑于星期三\14点28分 辨识三要素和辨识要点 输入/输出数据 系统模型类型 等价准则 能够量测到的 系统的 输入/输出数据 所考虑的 系统的结构 给出辨识的 优化目标 输入信号的选择： 必须能充分激励 系统的所有模态。 模型的选择： 兼顾精确性 和复杂性 最常用的误差 准则是 误差平方和函数 辨识就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型中，确定一个与所测系统等价的模型。 本文档共43页；当前第3页；编辑于星期三\14点28分 图1.1.2 加热炉加热工艺示意图 本文档共43页；当前第4页；编辑于星期三\14点28分 1.1.2 系统辨识的等价准则 本文档共43页；当前第5页；编辑于星期三\14点28分 系统辨识与优化问题 传统辨识方法 给定模型的参数估计 系统辨识问题实际上是一个优化问题 通过观测输入、输出数据对，确定系统的数学模型。 估计是针对函数的，系统的输入输出是函数关系。 估计准则最后体现为目标函数的形式。 因为系统辨识技术涉及最优估计和优化计算， 所以了解和掌握其基本内容和最新发展是重要的。 本文档共43页；当前第6页；编辑于星期三\14点28分 e=y-yg （1.1.8） 本文档共43页；当前第7页；编辑于星期三\14点28分 图1.1.3 输入误差示意图 本文档共43页；当前第8页；编辑于星期三\14点28分 图1.1.4 广义误差示意图 本文档共43页；当前第9页；编辑于星期三\14点28分 1.2 系统描述的数学模型 1.2.1 参数模型类 （1）连续系统的参数模型 本文档共43页；当前第10页；编辑于星期三\14点28分 图1.2.1 SISO系统示意图 本文档共43页；当前第11页；编辑于星期三\14点28分 图1.2.2 MIMO系统示意图 本文档共43页；当前第12页；编辑于星期三\14点28分 （2）离散系统的参数模型 本文档共43页；当前第13页；编辑于星期三\14点28分 本文档共43页；当前第14页；编辑于星期三\14点28分 本文档共43页；当前第15页；编辑于星期三\14点28分 本文档共43页；当前第16页；编辑于星期三\14点28分 1.2.2 非参数模型 （1）连续系统的非参数模型 本文档共43页；当前第17页；编辑于星期三\14点28分 离散系统的非参数模型 本文档共43页；当前第18页；编辑于星期三\14点28分 本文档共43页；当前第19页；编辑于星期三\14点28分 1.3 随机信号的描述与分析 1.3.1 随机过程的基本概念及数学描述 （1）随机过程的概念 （2）随机过程的数字特征 本文档共43页；当前第20页；编辑于星期三\14点28分 图1.3.1 样本总体 构成随机过程 本文档共43页；当前第21页；编辑于星期三\14点28分 本文档共43页；当前第22页；编辑于星期三\14点28分 图1.3.2 自相关函数测量示意图 本文档共43页；当前第23页；编辑于星期三\14点28分 1.3.2 平稳随机过程与各态历经性 本文档共43页；当前第24页；编辑于星期三\14点28分 1.3.3 随机过程的谱分解及谱密度函数 本文档共43页；当前第25页；编辑于星期三\14点28分 1.4 白噪声与伪随机码 1.4.1 白噪声及其产生 （1）白噪声的基本概念 本文档共43页；当前第26页；编辑于星期三\14点28分 本文档共43页；当前第27页；编辑于星期三\14点28分 （2）白噪声的产生办法 zi=(azi-1+C)(mod m)，i=1,2,… (1.4.11) 0≤zi≤m-1 (1.4.12) xi=zi/m，i=1,2,… (1.4.13) 图1.4.1 白噪声过程 的自相关函数 本文档共43页；当前第28页；编辑于星期三\14点28分 图1.4.2 白噪声过程的谱密度 本文档共43页；当前第29页；编辑于星期三\14点28分 本文档共43页；当前第30页；编辑于星期三\14点28分