基本信息
文件名称：信号与系统仿真：系统辨识与建模_（8）.时域辨识方法.docx
文件大小：23.05 KB
总页数：8 页
更新时间：2026-01-16
总字数：约4.72千字
文档摘要
PAGE1
PAGE1
时域辨识方法
时域辨识方法是一种在时间域内对系统进行建模和参数估计的技术。这些方法直接利用系统的输入输出数据来确定系统的数学模型，通常用于线性系统和非线性系统的辨识。时域辨识方法的优点在于其直观性和易于理解，可以直接从数据中提取系统的动态特性。本节将详细介绍几种常见的时域辨识方法，包括最小二乘法、递推最小二乘法和卡尔曼滤波法，并通过具体的例子和代码演示其应用。
最小二乘法(LeastSquaresMethod)
最小二乘法是一种常用的参数估计方法，其基本思想是通过最小化误差平方和来确定系统的模型参数。假设我们有一个线性系统，其输入输出关系可以表示为