| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·连续时间模型时域子空间辨识研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 基础知识 | 第20-26页 |
| ·子空间方法 | 第20-21页 |
| ·连续时间模型辨识 | 第21-22页 |
| ·分数阶系统 | 第22-24页 |
| ·分数阶微分定义 | 第22-23页 |
| ·分数阶系统数学描述 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于核范数最小化的子空间方法 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·连续时间模型的子空间辨识 | 第27-30页 |
| ·问题背景 | 第27-28页 |
| ·传统连续时间模型子空间辨识 | 第28-29页 |
| ·含噪声污染的情况 | 第29-30页 |
| ·基于连续时间模型的核范数法 | 第30-34页 |
| ·构建优化问题 | 第30-31页 |
| ·噪声约束的处理 | 第31-33页 |
| ·核范数法总结 | 第33-34页 |
| ·仿真算例 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 多输入多输出连续时间系统的递推子空间方法 | 第38-62页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·离线方法 | 第38-40页 |
| ·基于连续时间模型的子空间方法 | 第38-39页 |
| ·信号预滤波 | 第39-40页 |
| ·问题描述 | 第40-41页 |
| ·时间窗建立 | 第40页 |
| ·更新目标 | 第40-41页 |
| ·更新阶段和提取阶段的实现 | 第41-58页 |
| ·更新阶段 | 第41-45页 |
| ·数据窗 | 第45-50页 |
| ·提取阶段 | 第50-58页 |
| ·仿真算例 | 第58-61页 |
| ·线性定常情形 | 第58-60页 |
| ·时变系统情形 | 第60页 |
| ·数据窗的影响 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于非一致采样数据的分数阶多输入多输出系统的参数辨识 | 第62-80页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·分数阶系统模型 | 第62-63页 |
| ·处理非一致采样数据 | 第63-66页 |
| ·分数阶Laguerre生成函数 | 第63-64页 |
| ·数据补全 | 第64-66页 |
| ·基于连续时间分数阶模型的MOESP法 | 第66-76页 |
| ·构造数据矩阵 | 第66-68页 |
| ·时间微分的预处理 | 第68-69页 |
| ·基于预滤波后的数据矩阵的MOESP算法 | 第69-71页 |
| ·基于连续时间分数阶模型的MOESP法的参数选择与特性分析 | 第71-76页 |
| ·仿真算例 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 结束语 | 第80-82页 |
| ·主要工作和贡献 | 第80-81页 |
| ·前景展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第90-91页 |