输入含噪声系统（EIV）的渐近辨识算法深度剖析与应用拓展

一、绪论

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域，系统辨识作为获取系统数学模型的关键手段，发挥着举足轻重的作用。它广泛应用于自动控制、信号处理、生物医学、经济金融等多个学科，是实现系统分析、预测、控制与优化的基础。而EIV（Errors-in-Variables）系统，即变量含误差系统，由于其更贴合实际工程中输入与输出均受噪声干扰的情形，近年来逐渐成为系统辨识领域的研究热点。

在实际应用中，各类传感器测量不可避免地会引入噪声，这使得观测数据存在误差。传统的系统辨识方法多假设输入信号是精确已知的，仅考虑输出端的噪声影响。然