摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
1.2 课题的国内外研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 参数辨识研究现状 | 第10-11页 |
1.2.2 输出误差类模型的研究现状 | 第11-13页 |
1.3 本课题的主要研究内容 | 第13-15页 |
第2章 输出误差模型的辨识算法 | 第15-27页 |
2.1 基于辅助模型的最小二乘辨识 | 第15-17页 |
2.2 基于辅助模型的多新息最小二乘辨识 | 第17-20页 |
2.3 基于辅助模型的加权多新息最小二乘辨识 | 第20-22页 |
2.4 仿真实例 | 第22-26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 输出误差滑动平均模型的辨识算法 | 第27-40页 |
3.1 基于辅助模型的增广最小二乘辨识 | 第27-30页 |
3.2 基于辅助模型的多新息增广最小二乘辨识 | 第30-32页 |
3.3 基于辅助模型的加权多新息增广最小二乘辨识 | 第32-34页 |
3.4 仿真实例 | 第34-39页 |
3.5 本章小结 | 第39-40页 |
第4章 输出误差自回归模型的辨识算法 | 第40-53页 |
4.1 基于辅助模型的广义最小二乘辨识 | 第40-43页 |
4.2 基于辅助模型的多新息广义最小二乘辨识 | 第43-45页 |
4.3 基于辅助模型的加权多新息广义最小二乘辨识 | 第45-47页 |
4.4 仿真实例 | 第47-52页 |
4.5 本章小结 | 第52-53页 |
第5章 输出误差自回归滑动平均模型的辨识算法 | 第53-66页 |
5.1 基于辅助模型的广义增广最小二乘辨识 | 第53-57页 |
5.2 基于辅助模型的多新息广义增广最小二乘辨识 | 第57-58页 |
5.3 基于辅助模型的加权多新息广义增广最小二乘辨识 | 第58-60页 |
5.4 仿真实例 | 第60-65页 |
5.5 本章小结 | 第65-66页 |
结论 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-73页 |
致谢 | 第73页 |