| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-9页 |
| ·Hammerstein模型提出的背景及意义 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第8-9页 |
| 2 预备知识 | 第9-17页 |
| ·随机系统模型 | 第9-11页 |
| ·噪声及噪信比 | 第11-13页 |
| ·白噪声和有色噪声的概念 | 第11-12页 |
| ·噪信比及其计算 | 第12-13页 |
| ·误差准则 | 第13-17页 |
| 3 Hammerstein-Wiener模型 | 第17-21页 |
| ·Hammerstein模型的描述 | 第17-18页 |
| ·Wiener模型的描述 | 第18-19页 |
| ·Hammerstein-Wiener模型的描述 | 第19-21页 |
| 4 有色噪声干扰下的Hammerstein模型的辨识方法 | 第21-45页 |
| ·非线性函数为幂函数的情况 | 第21-30页 |
| ·迭代法 | 第21-23页 |
| ·递归法 | 第23-25页 |
| ·举例仿真 | 第25-30页 |
| ·仿真结论 | 第30页 |
| ·非线性函数为死区函数的情况 | 第30-39页 |
| ·离散非线性的描述 | 第30-33页 |
| ·迭代法 | 第33-35页 |
| ·递归法 | 第35页 |
| ·举例仿真 | 第35-38页 |
| ·仿真结论 | 第38-39页 |
| ·基于最小概率的非线性系统辨识 | 第39-45页 |
| ·最小概率方法 | 第40-41页 |
| ·举例仿真 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第43-45页 |
| 5 总结和展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |