普通高等教育“十二五”规划教材·电气工程、自动化专业规划教材：系统辨识理论及MATLAB仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘金琨，沈晓蓉，赵龙 著

图书标签:

• 系统辨识
• MATLAB
• 电气工程
• 自动化
• 控制理论
• 规划教材
• 高等教育
• 仿真
• 建模
• 辨识算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121194733

版次：1

商品编码：11189113

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-02-01

页数：288

字数：484000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《普通高等教育“十二五”规划教材·电气工程、自动化专业规划教材：系统辨识理论及MATLAB仿真》可作为高等院校自动化、计算机应用、机械电子工程等专业高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供相关专业的工程技术人员阅读。

内容简介

　　《普通高等教育“十二五”规划教材·电气工程、自动化专业规划教材：系统辨识理论及MATLAB仿真》从MATLAB仿真角度系统介绍了系统辨识的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。
　　《普通高等教育“十二五”规划教材·电气工程、自动化专业规划教材：系统辨识理论及MATLAB仿真》共9章，包括绪论、系统辨识常用输入信号、最小二乘参数辨识方法及原理、极大似然参数辨识方法及其应用、传递函数的时域和频域辨识、神经网络辨识及其应用、模糊系统辨识、智能优化算法辨识及灰色系统辨识。书中有大量实例，每种实例都进行了仿真分析，并给出了相应的MATLAB仿真程序。本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。

目录

第1章 绪论
1.1 建立数学模型的基本方法
1.2 系统辨识的定义
1.3 系统辨识的研究目的
1.4 数学模型的分类
1.5 几种常见的数学模型的数学表示
1.6 系统辨识常用的误差准则
1.7 系统辨识的分类
1.7.1 离线辨识
1.7.2 在线辨识
1.8 辨识的内容和步骤
1.9 系统辨识方法
1.10 系统辨识方法分类
1.10.1 经典系统辨识方法
1.10.2 现代系统辨识方法
思考题与习题1

第2章 系统辨识常用输入信号
2.1 系统辨识对输入信号的要求
2.2 系统辨识常用的输入信号
2.2.1 白噪声信号
2.2.2 白噪声序列的产生
2.3 M序列的产生及其性质
思考题与习题2

第3章 最小二乘参数辨识方法及应用
3.1 最小二乘参数辨识方法
3.1.1 基本原理
3.1.2 利用最小二乘法求取模型参数
3.1.3 仿真实例：热敏电阻和温度关系的最小二乘参数求解
3.2 加权最小二乘算法
3.2.1 一般最小二乘算法的分析与设计
3.2.2 加权最小二乘法的分析与设计
3.2.3 仿真实例
3.3 递推最小二乘算法
3.3.1 递推最小二乘算法的基本原理
3.3.2 递推最小二乘算法的分析与设计
3.3.3 仿真实例
3.3.4 时不变系统的递推最小二乘参数辨识方法
3.3.5 时变系统的递推最小二乘参数辨识方法
3.4 递推阻尼最小二乘算法
3.4.1 递推阻尼最小二乘算法的基本原理
3.4.2 递推阻尼最小二乘算法的分析与设计
3.4.3 仿真实例
3.5 增广最小二乘算法
3.5.1 增广最小二乘算法的基本原理
3.5.2 增广最小二乘算法的分析与设计
3.5.3 仿真实例
3.6 多变量系统的最小二乘辨识算法
3.6.1 多变量系统的最小二乘辨识算法的基本原理
3.6.2 多变量系统的最小二乘辨识算法的分析与设计
3.6.3 仿真实例
思考题与习题3

第4章 极大似然参数辨识方法
4.1 引言
4.2 极大似然参数估计的原理及性质
4.2.1 极大似然参数估计原理
4.2.2 似然函数的构造
4.2.3 极大似然参数估计的统计性质
4.3 动态系统参数的极大似然参数估计
4.4 Newton-Raphson法应用于极大似然参数估计求解
4.5 递推的极大似然估计
思考题与习题4

第5章 传递函数的时域和频域辨识
5.1 传递函数辨识的时域法
5.1.1 一阶惯性滞后环节的辨识
5.1.2 二阶惯性加纯迟延的传递函数拟合
5.1.3 用n阶惯性环节加纯延迟的传递函数拟合
5.2 传递函数的频率辨识
5.2.1 利用Bode图特性求传递函数
5.2.2 利用MATLAB工具求系统传递函数
5.3 线性系统开环传递函数的辨识
5.3.1 基本原理
5.3.2 仿真实例
5.4 闭环系统传递函数的辨识和前馈控制
5.4.1 闭环系统辨识
5.4.2 仿真实例
5.4.3 零相差前馈控制基本原理
5.4.4 系统相移
5.4.5 仿真实例
思考题与习题5

第6章 神经网络辨识及其应用
6.1 神经网络理论基础
6.1.1 神经网络原理
6.1.2 神经网络学习算法
6.1.3 神经网络的要素及特征
6.1.4 人工神经网络辨识的特点
6.2 BP神经网络辨识
6.2.1 BP神经网络
6.2.2 网络结构
6.2.3 BP网络的优缺点
6.3 BP网络的逼近
6.3.1 基本原理
6.3.2 仿真实例
6.4 基于数据的BP网络离线建模
6.4.1 基本原理
6.4.2 仿真实例
6.5 基于模型的BP神经网络离线建模
6.5.1 基本原理
6.5.2 仿真实例
6.6 RBF神经网络辨识及在自校正控制中的应用
6.6.1 RBF神经网络
6.6.2 RBF网络的逼近
6.6.3 仿真实例
6.7 基于未知项在线建模的RBF网络自校正控制
6.7.1 神经网络自校正控制原理
6.7.2 RBF网络自校正控制
6.7.3 仿真实例
6.8 Hopfield神经网络辨识
6.8.1 Hopfield网络原理
6.8.2 Hopfield网络线性系统参数辨识
6.8.3 仿真实例
6.9 RBF网络建模应用——自适应神经网络控制
6.9.1 问题描述
6.9.2 RBF网络逼近原理
6.9.3 仿真实例
思考题与习题6

第7章 模糊系统辨识
7.1 模糊系统的理论基础
7.1.1 特征函数和隶属函数
7.1.2 模糊算子
7.1.3 隶属函数
7.1.4 模糊系统的设计
7.2 基于Sugeno模糊模型的建模
7.2.1 Sugeno模糊模型
7.2.2 仿真实例
7.2.3 基于Sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制
7.2.4 仿真实例
7.2.5 基于Sugeno的倒立摆模糊控制
7.2.6 仿真实例
7.3 模糊逼近
7.3.1 模糊系统的设计
7.3.2 模糊系统的逼近精度
7.3.3 仿真实例
7.4 模糊系统建模应用——自适应模糊控制
7.4.1 问题描述
7.4.2 模糊逼近原理
7.4.3 控制算法设计与分析
7.4.4 仿真实例
思考题与习题7

第8章 智能优化算法辨识
8.1 遗传算法基本原理
8.2 遗传算法的特点
8.3 遗传算法的应用领域
8.4 遗传算法的优化设计
8.4.1 遗传算法的构成要素
8.4.2 遗传算法的应用步骤
8.5 遗传算法求函数极大值
8.5.1 二进制编码遗传算法求函数极大值
8.5.2 实数编码遗传算法求函数极大值
8.6 基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制
8.6.1 问题描述
8.6.2 仿真实例
8.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识
8.7.1 伺服系统的静态摩擦模型
8.7.2 静摩擦模型Stribeck曲线的获取
8.7.3 基于遗传算法的静态摩擦参数辨识
8.7.4 仿真实例
8.8 基于遗传算法的机械手参数辨识
8.8.1 系统描述
8.8.2 仿真实例
8.9 粒子群优化算法
8.9.1 粒子群算法基本原理
8.9.2 参数设置
8.9.3 算法流程
8.10 基于粒子群算法的函数优化
8.11 基于粒子群算法的机械手参数辨识
8.12 基于粒子群算法的非线性系统参数辨识
8.12.1 辨识非线性静态模型
8.12.2 辨识非线性动态模型
8.12.3 基于粒子群算法的VTOL飞行器参数辨识
8.13 差分进化算法
8.13.1 标准差分进化算法
8.13.2 差分进化算法的基本流程
8.13.3 差分进化算法的参数设置
8.13.4 基于差分进化算法的函数优化
8.14 基于差分进化算法的非线性系统参数辨识
8.14.1 辨识非线性静态模型
8.14.2 辨识非线性动态模型
8.14.3 基于差分进化算法的VTOL飞行器参数辨识
8.15 基于微分器的微分信号提取
8.15.1 微分器的由来
……

前言/序言

　　对于实际的复杂系统，很难用理论分析的方法获得数学模型。系统辨识是指根据系统的实验数据来确定系统的数学模型，系统辨识为已经存在的系统建立数学模型提供了有效的方案。
　　系统辨识理论是一门应用范围很广的学科，其应用已经遍及许多领域。目前不仅在控制领域需要建立数学模型，在其他领域，如生物学、生态学、医学、天文学及社会经济学等也需要建立数学模型，从而根据数学模型来确定最终控制决策。
　　有关系统辨识理论及其工程应用，已有大量的论文和著作发表。本书介绍了系统辨识的基本理论、基本方法和应用技术，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。为了使读者能了解、掌握和应用这一领域的最新技术，并学会用MATLAB语言进行系统辨识算法的设计，作者编写了这本书，以抛砖引玉，供广大读者学习参考。
　　本书具有几个特点：
　　（1）系统辨识算法着重于基本概念、基本理论和基本方法，并介绍了一些有潜力的新思想、新方法和新技术。
　　（2）针对每种系统辨识算法给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性。
　　（3）着重从应用领域角度出发，突出理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。书中有许多应用实例及其结果分析，为读者提供了有益的借鉴。
　　（4）所给出的各种系统辨识算法完整，程序设计结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。
　　全书共9章，包括绪论、系统辨识常用输入信号、最小二乘参数辨识方法及原理、极大似然参数辨识方法及其应用、传递函数的时域与频域辨识、神经网络辨识及其应用、模糊系统辨识、智能优化算法辨识及灰色系统辨识。书中有大量实例，每种实例都进行了仿真分析，并给出了相应的MATLAB仿真程序。
　　本书是在MATLAB R2011a环境下开发的，并适用于其他更高级版本。各个章节的内容具有很强的独立性，读者可以结合自己的方向深入地进行研究。
　　本书由刘金琨、沈晓蓉、赵龙共同编著。其中，沈晓蓉编写第2章和第4章，赵龙编写第3章，其余各章由刘金琨编写。研究生袁瑞侠参与了书稿的整理和校对工作。
　　本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本书可作为高等院校自动化、计算机应用、机械电子工程等专业高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供相关专业的工程技术人员阅读。
　　本书提供免费的电子课件、MATLAB仿真程序，或登录电子工业出版社的华信教育资源网，注册后免费下载。
　　由于作者水平有限，书中难免存在一些不足和错误之处，欢迎广大读者批评指正。
　　作者
　　2013年1月于北京航空航天大学

本书是一本旨在系统介绍系统辨识理论及其在MATLAB仿真中的应用的专业教材。本书内容涵盖了系统辨识的经典方法和现代技术，力求在理论深度和工程实用性之间取得平衡，为读者构建一个扎实的理论基础，并掌握实际的仿真工具运用能力。 第一部分：系统辨识基础 本部分将从系统辨识的基本概念入手，为读者建立起系统辨识的框架。 引言与基本概念： 详细阐述系统辨识的定义、目的、重要性及其在科学研究和工程实践中的应用领域，例如控制系统设计、信号处理、经济模型建立、生物医学工程等。我们将介绍系统辨识问题的数学描述，以及辨识过程中涉及的关键要素，如系统模型、输入/输出数据、辨识目标和评价准则。 系统模型介绍： 深入探讨不同形式的系统模型，包括： 输入-输出模型： 介绍传递函数模型、脉冲响应模型、状态空间模型等，并阐述它们之间的关系。 模型阶数与结构： 讨论如何选择合适的模型阶数和结构，以及模型简化和模型选择的原则。 线性模型与非线性模型： 区分线性系统和非线性系统的辨识特点，并为后续章节中更复杂的模型奠定基础。 时域与频域模型： 介绍时域模型（如AR、MA、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ模型）和频域模型（如传递函数在频域的表示）的特性。 数据预处理： 强调数据质量对辨识结果的重要性。本章将详细介绍数据预处理的技术，包括： 数据采集： 讨论如何进行有效的实验设计和数据采集，以获得有代表性的输入/输出数据。 噪声去除： 介绍常用的平滑滤波、移动平均等方法，以减少测量噪声对辨识的影响。 数据归一化与标准化： 说明如何进行数据缩放，以避免数值计算问题，并提高辨识算法的鲁棒性。 异常值检测与处理： 介绍识别和处理测量误差引起的异常值的方法。 第二部分：经典系统辨识方法 本部分将重点介绍传统且经典的系统辨识算法，它们是理解更高级方法的基础。 最小二乘法（LS）： 详细阐述最小二乘法的原理、推导过程及其在参数估计中的应用。我们将介绍： 基本最小二乘法： 针对简单线性模型，求解参数估计。 递归最小二乘法（RLS）： 介绍如何在线处理数据，实时更新模型参数，适用于动态系统辨识。 加权最小二乘法： 讨论如何引入权重，以处理不同数据点的可靠性差异。 遗忘因子最小二乘法： 介绍如何在时变系统中，赋予近期数据更高的权重。 最大似然法（ML）： 介绍最大似然法的基本思想，即寻找使观测数据出现概率最大的模型参数。我们将探讨： 高斯噪声假设下的最大似然估计： 当噪声服从高斯分布时，最大似然估计与最小二乘法具有等价性。 一般噪声下的最大似然估计： 讨论在不同噪声模型下的最大似然估计方法。 EM算法在系统辨识中的应用： 介绍期望最大化（EM）算法在处理缺失数据或混合模型时的作用。 系统辨识中的其他方法： 简要介绍一些其他重要的经典方法，例如： Instrumental Variables (IV) Method： 介绍IV方法如何处理模型中的测量误差和内生性问题。 Prediction Error Methods (PEM)： 介绍以最小化预测误差为目标的辨识方法，这是一种通用的框架，涵盖了许多其他方法。 第三部分：现代系统辨识方法与模型选择 本部分将深入探讨更现代、更强大的辨识技术，以及如何客观地评估和选择模型。 模型结构选择与阶数确定： 这是一个关键问题。我们将介绍： 基于信息准则的方法： 详细介绍赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息量准则（BIC）等，以及如何利用它们在模型拟合优度和模型复杂度之间进行权衡。 交叉验证法： 介绍如何利用训练集和测试集来评估模型的泛化能力，从而选择最优模型。 逐步回归与模型精简： 介绍如何通过逐步添加或删除模型项来优化模型结构。 非线性系统辨识： 随着工程实践的发展，非线性系统的辨识越来越重要。本章将介绍： 基于神经网络的辨识： 介绍如何利用前馈神经网络、循环神经网络等构建非线性系统模型。 基于模糊逻辑的辨识： 介绍模糊逻辑系统辨识方法，以及如何从数据中提取模糊规则。 基于支持向量机的辨识： 介绍支持向量机（SVM）在非线性函数逼近和系统辨识中的应用。 核方法在系统辨识中的应用： 介绍核岭回归等方法。 时变系统辨识： 介绍如何处理参数随时间变化的系统。 滑动窗口最小二乘法： 结合了窗口技术和最小二乘法。 卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波： 介绍基于状态估计的在线时变系统辨识方法。 遗忘因子方法： 再次强调遗忘因子在时变系统中的作用。 模型验证与评估： 介绍如何客观地评估辨识模型的质量。 残差分析： 检查辨识模型的预测误差是否符合白噪声假设。 模型预测能力评估： 通过与真实数据的对比，评估模型在不同时间段的预测精度。 模型辨识结果的统计特性： 分析参数估计的置信区间等。 第四部分：MATLAB仿真应用 本部分将是本书的实践核心，重点介绍如何利用MATLAB强大的工具箱来实现系统辨识。 MATLAB系统辨识工具箱概述： 详细介绍MATLAB系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）的功能、界面和基本操作流程。我们将从安装和配置开始，讲解工具箱的图形用户界面（GUI）以及命令行接口（CLI）的使用。 使用MATLAB进行线性系统辨识： 数据导入与预处理： 演示如何将实验数据导入MATLAB，并使用工具箱提供的函数进行滤波、归一化等预处理。 模型结构选择与辨识： 演示如何利用工具箱尝试不同的模型结构（ARX、ARMAX、OE、BJ、SS等），并进行参数估计。 模型阶数确定： 演示如何通过命令或GUI界面，利用信息准则和交叉验证等方法确定模型的最佳阶数。 模型选择与评估： 演示如何利用工具箱提供的工具，如模型残差分析、预测图、模型比较等，来评估和选择最优模型。 状态空间模型辨识： 演示如何辨识状态空间模型，并介绍其在控制系统设计中的优势。 使用MATLAB进行非线性系统辨识： 神经网络模型辨识： 演示如何使用MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）或系统辨识工具箱提供的函数，构建基于神经网络的非线性模型，并进行训练和辨识。 其他非线性模型辨识： 介绍如何在MATLAB中实现基于模糊逻辑、支持向量机等的非线性系统辨识。 使用MATLAB进行时变系统辨识： 在线辨识仿真： 演示如何使用MATLAB实现基于递归最小二乘法、卡尔曼滤波等算法的在线系统辨识，并观察模型参数随时间的变化。 系统辨识在控制系统设计中的应用： 基于辨识模型的控制器设计： 演示如何利用辨识出的系统模型，在MATLAB中设计PID控制器、状态反馈控制器等，并进行仿真验证。 自适应控制系统仿真： 介绍如何利用系统辨识技术构建自适应控制器，以应对系统参数的变化。 模型预测控制（MPC）仿真： 简要介绍如何利用辨识模型进行MPC仿真。 第五部分：案例分析与实践 本部分将通过实际的工程案例，巩固所学理论和MATLAB仿真技能。 案例一：机电一体化系统的辨识与控制 介绍一个典型的机电一体化系统（如机器人关节、伺服电机等），采集其输入输出数据。 利用MATLAB系统辨识工具箱，对该系统进行建模和辨识。 基于辨识模型，设计并仿真PID控制器，实现系统的精确跟踪控制。 案例二：动力学系统的辨识 选择一个具有代表性的动力学系统（如机械振动系统、车辆动力学模型等）。 对其进行数据采集，并应用不同的辨识方法（包括非线性方法）进行建模。 分析不同模型的辨识效果和适用性。 案例三：生物医学信号处理中的辨识应用 以某个生物医学信号（如心电图、脑电图等）为例，探讨其潜在的系统模型。 利用系统辨识技术，尝试从信号中提取有用的信息或进行信号建模。 案例四：经济或环境系统建模 选取一个简化的经济或环境模型，用实际数据进行辨识。 分析辨识结果，并探讨模型在预测或决策中的潜在应用。 本书力求做到理论与实践紧密结合，通过丰富的MATLAB仿真示例，帮助读者深入理解系统辨识的原理，并能独立运用相关工具解决实际问题。无论您是电气工程、自动化专业的在读学生，还是相关领域的工程技术人员，本书都将为您提供宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，仿佛是一扇通往系统工程核心奥秘的大门，让我充满好奇与期待。 首先，“普通高等教育‘十二五’规划教材”的标签，立刻提升了我对这本书的信任度，我知道这是一部经过国家教育体系严格认可的、内容权威且体系完整的著作，能够为我的专业学习提供坚实的理论支撑。其次，“电气工程、自动化专业规划教材”则明确了这本书的定位，它精准地触及了我在专业学习中最为关注的核心领域，让我感到这本书的内容正是为我们这些学生量身打造。而“系统辨识理论及MATLAB仿真”这一核心内容，更是让我眼前一亮。在我的专业学习中，系统辨识是一个既重要又具有挑战性的课题。我渴望能够深入理解，如何从系统的输入输出数据中，揭示其内在的动态行为，构建出准确的数学模型。我希望书中能够详细阐述各种经典的系统辨识模型，如AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ模型等，并深入剖析它们的数学原理、物理含义以及各自的优缺点。更重要的是，“MATLAB仿真”的加入，让我看到了理论与实践的完美结合。我希望书中能够提供详尽的MATLAB代码示例，引导我一步步地完成从数据生成、模型选择、参数估计到模型验证的整个系统辨识过程。我期待通过这本书，我不仅能够掌握系统辨识的理论精髓，更能熟练运用MATLAB这一强大的工程工具，将理论知识转化为解决实际工程问题的能力，这将极大地提升我的专业素养和未来竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，远不止于一本教材。它更像是一本通往系统工程“黑匣子”内部奥秘的钥匙，尤其对于像我这样，在学习过程中对“系统”的内部运作机制感到好奇，却又常常被复杂的数学公式和抽象概念所困扰的学生来说，它提供了最直接、最有效的解决方案。我迫不及待地想知道，书中是如何将“系统辨识”这一核心概念，从理论的高度，深入浅出地剖析开来。我想象着，书中一定不会仅仅罗列公式，而是会从实际的工程问题出发，引导读者理解为什么要进行系统辨识，它在现实世界中的应用场景有哪些，例如如何辨识一个航空发动机的动力学模型，或者如何识别一个通信系统的信道特性。我特别期待书中能够详细阐述各种辨识方法的理论基础，包括但不限于最小二乘法及其各种变种，如加权最小二乘、递推最小二乘，以及更高级的最大似然估计、系统辨识的贝叶斯方法等。我希望能够理解这些方法背后的统计学原理，以及它们在处理不同类型噪声和模型结构时的优势与局限性。而“MATLAB仿真”这一部分，在我看来更是点睛之笔。理论的学习，如果不能通过实践来检验和巩固，往往会显得空洞。我期望书中能够提供大量精心设计的仿真实验，通过具体的代码示例，带领我一步步地构建模型，生成仿真数据，执行辨识算法，并最终对辨识结果进行评估和分析。我希望能够学习如何利用MATLAB强大的工具箱，例如System Identification Toolbox，来高效地完成这些任务，并能够理解如何在仿真结果的基础上，对模型进行优化和改进。这本书的名字，不仅仅是知识的罗列，更是承诺，它承诺为我打开一扇理解复杂系统运作规律的大门，并赋予我运用现代工程工具解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，犹如一盏明灯，照亮了我专业学习道路上一个重要却又略显模糊的区域。 “普通高等教育‘十二五’规划教材”的标签，立刻让我对内容的深度和广度有了充分的预期，我知道这是一部经过国家教育体系认可的、具备高度学术价值的教材，能够为我的系统学习提供可靠的指导。 “电气工程、自动化专业规划教材”则精准地定位了目标读者，让我这个身处其中的学生，深切感受到这本书的内容正是为我而设，能够切实解决我在专业学习中遇到的问题。而“系统辨识理论及MATLAB仿真”这几个字，更是让我怦然心动。系统辨识，作为理解和控制复杂动态系统的关键技术，常常让我感到理论的抽象与实践的脱节。我迫切希望这本书能够填补这一空白，深入浅出地讲解系统辨识的核心理论，包括各种模型（AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ等）的数学原理、参数估计方法（如最小二乘法、最大似然法等）的推导与应用。我尤其期待书中能够提供详尽的MATLAB仿真实例，通过实际的代码操作，将抽象的理论模型具象化，让我能够亲身体验辨识过程，理解不同参数和算法对辨识结果的影响。我希望这本书不仅能让我掌握系统辨识的理论知识，更能培养我运用MATLAB解决实际工程问题的能力，从而为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，像是一扇开启了系统工程奥秘之门的钥匙，它不仅仅是一个简单的标题，更是对我学习道路上一个重要环节的承诺与指引。作为一名电气工程和自动化专业的学生，我常常在面对复杂的现实系统时，感到一种无力感。我们知道系统的存在，我们能观察到它的输入和输出，但要准确地理解其内部是如何运作的，往往是一项艰巨的任务。而“系统辨识理论”这个词，恰恰触及了这个核心问题。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入了解系统辨识的原理，从最基础的数学模型开始，逐渐深入到各种复杂模型和先进的辨识算法。我想象着，书中会详细介绍如最小二乘法、最大似然法等经典算法，并解释它们各自的优劣和适用范围。更令我期待的是“MATLAB仿真”部分。理论的学习固然重要，但如果不能付诸实践，就如同空中楼阁。我深知MATLAB在工程仿真中的强大能力，希望书中能够提供清晰、可执行的MATLAB代码，引导我一步步地完成系统辨识的整个过程，从数据准备、模型选择、参数估计，到模型的验证和评估。我希望通过这些实践，能够真正理解辨识算法的运行机制，并能够灵活运用MATLAB来解决实际工程问题。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是技能的培养，它承诺为我提供一套完整的方法论，让我能够更加自信地面对和理解复杂的工程系统。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名深深吸引，它仿佛一座桥梁，连接了抽象的理论世界与生动的工程实践。首先，“普通高等教育‘十二五’规划教材”的标签，就如同质量的保证书，让我知道这是一部经过层层筛选、内容扎实的学术著作，而非市面上充斥的快餐式读物。这对于我这样一个严谨的学习者来说，无疑是极具吸引力的。接着，“电气工程、自动化专业规划教材”更是精准地定位了我的学习方向，让我明白这本书的内容正是紧密围绕我的专业需求展开，能够提供最有价值的知识与技能。最让我兴奋的，莫过于“系统辨识理论及MATLAB仿真”这一核心内容。在学习过程中，我常常感受到，对复杂系统的“黑匣子”内部运作机制理解的不足，而系统辨识正是揭示这一机制的关键。我期待书中能够深入浅出地讲解系统辨识的理论基础，包括各种辨识模型的建立、参数估计的算法原理，以及如何评估模型的性能。我希望能从书中了解到，如何通过输入输出数据，推断出系统的数学模型，从而能够更好地理解、预测和控制系统的行为。而“MATLAB仿真”的加入，则让这本书的实用价值得到了极大的提升。我深知，理论的掌握离不开实践的检验，MATLAB作为强大的工程仿真软件，能够将抽象的理论转化为可视化的模型和可操作的实验。我期待书中能够提供详尽的MATLAB代码示例，指导我如何运用MATLAB来完成系统辨识的全过程，从数据处理、模型选择、参数估计到结果分析。这本书，对我而言，不仅仅是知识的传授，更是能力的培养，它承诺将我带入一个能够理论联系实际、解决工程难题的新境界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，在我看来，是一份沉甸甸的承诺，它预示着一场关于深度理解与强大实践能力的蜕变。 “普通高等教育‘十二五’规划教材”这几个字，瞬间就赋予了这本书无可置疑的权威性和系统性。它告诉我，这本书不是零散的知识点堆砌，而是一套经过精心设计、符合国家教学标准的知识体系。这对于我这样一个渴望系统学习的学子而言，无疑是定心丸。而“电气工程、自动化专业规划教材”则更是精准地勾勒出了这本书的目标读者，让我感到它正是为我们量身定制，直击专业的核心内容。我最期待的，无疑是“系统辨识理论及MATLAB仿真”这一核心部分。在我的专业学习中，系统辨识始终是一个既神秘又至关重要的领域。我渴望能够深入理解，如何从系统的输入输出数据中，揭示其内在的动态规律，构建出准确的数学模型。我希望书中能够详细阐述各种经典的系统辨识模型，比如AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ模型等，并深入剖析它们的数学原理、物理意义以及各自的优缺点。同时，我也期待书中能够详细介绍各种参数估计算法，如最小二乘法、最大似然法、递推最小二乘法等，并解释它们的收敛性和适用范围。更令我兴奋的是，“MATLAB仿真”的加入，这意味着我将有机会将抽象的理论付诸实践。我希望书中能够提供丰富的MATLAB代码示例，引导我一步步地完成系统辨识的整个流程，从数据生成、模型选择、参数辨识到模型验证。我期待通过这本书，我不仅能理解系统辨识的理论精髓，更能成为一个熟练运用MATLAB进行系统分析和仿真的实践者，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，一种沉静的蓝色调，给人一种专业且严谨的视觉感受。书名本身就透露着厚重感，仿佛承载着无数知识的精华。“普通高等教育‘十二五’规划教材”这样的标签，立马打消了我对内容深度和广度的疑虑，我知道这绝对不是一本泛泛而谈的入门读物，而是经过精心打磨、符合国家教育体系要求的学术著作。而“电气工程、自动化专业规划教材”则精准地定位了目标读者群体，让我这个对这两个领域充满好奇与渴望学习的本科生，找到了归属感。最让我眼前一亮的，莫过于“系统辨识理论及MATLAB仿真”这几个字。系统辨识，这个概念在我的专业课程中时常被提及，但总感觉隔着一层纱，朦朦胧胧，知道它的重要性，却难以窥探其内在的奥秘。这本书恰好填补了这个空白，它承诺要揭示系统辨识的理论精髓，更重要的是，它还将理论与实践紧密结合，通过MATLAB这个强大的仿真工具，将抽象的理论具象化，让我能够亲手去操作，去验证，去感受算法的魅力。我期待着书中能够详细讲解各种辨识模型，比如AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ模型等等，并深入剖析它们各自的适用条件、优缺点以及数学推导过程。此外，对于参数估计的算法，诸如最小二乘法、最大似然法、递推最小二乘法等，我也希望能有详尽的介绍，理解它们的原理和收敛性。最让我兴奋的是MATLAB仿真部分，我希望书中能提供清晰的代码示例，引导我一步步地完成辨识过程，从数据生成、模型选择、参数估计到模型验证，每一个环节都清晰明了。我想象着，通过这本书，我不仅能掌握系统辨识的理论基础，更能成为一个熟练运用MATLAB进行系统分析和仿真的实践者，这对于我未来在科研或工程实践中的道路，无疑是一笔宝贵的财富。这本书的名字就像一盏指路明灯，照亮了我学习道路上的一片迷茫。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店橱窗里看到这本《普通高等教育“十二五”规划教材·电气工程、自动化专业规划教材：系统辨识理论及MATLAB仿真》时，我的内心是充满期待的。首先，“十二五”规划教材的标签，让我对内容的严谨性和系统性有了极高的信心，我知道这是一本经过国家教育部门严格审定的、符合高校教学要求的权威教材。其次，明确的专业定位“电气工程、自动化专业”，让我这个该专业的学生感到这本书是为我量身定做的，它将直接解决我在学习过程中遇到的实际问题。而最吸引我的，是“系统辨识理论及MATLAB仿真”这几个字。系统辨识，这个概念在我的专业学习中扮演着至关重要的角色，但很多时候，它只是被当作一个抽象的理论概念来讲解，缺乏与实际应用的紧密联系。这本书承诺将理论与实践相结合，通过MATLAB这个强大的仿真工具，将抽象的理论变得生动具体。我渴望了解书中是如何将复杂的系统辨识理论，比如各种模型（AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ等）的数学推导过程，参数估计方法（最小二乘法，最大似然法，递推最小二乘法等）的原理，以及模型选择和验证的准则，都能够讲解得清晰易懂。我尤其期待书中能够提供大量具有实际指导意义的MATLAB仿真案例，从数据生成、模型构建、参数辨识到结果分析，能够一步步地带领读者完成整个辨识过程。我希望通过这本书，我不仅能掌握系统辨识的核心理论，更能熟练运用MATLAB这一工具，将理论知识转化为解决实际工程问题的能力，这对于我未来的学习和职业发展，具有非凡的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，在我眼中，仿佛一部精心编排的交响乐，每一个词汇都充满了力量与深度，预示着一场关于“理解与驾驭”的智力之旅。 “普通高等教育‘十二五’规划教材”这个前缀，足以证明其内容的权威性和体系性，让我相信这是一部能够系统性地构建知识体系的经典之作，而非市面上那些零散的、碎片化的学习资料。 “电气工程、自动化专业规划教材”则明确了其服务对象，这让我这种身处其中的学生，感到无比亲切，仿佛书中内容正是为我们量身定制，直击专业核心。“系统辨识理论”这几个字，更是触及了我学习过程中的一个痛点。我常常在分析和设计复杂的电气或自动化系统时，感到自己对系统内部的动态行为和参数了解不够深入，总像是隔着一层模糊的玻璃。这本书，正是承诺要打破这层障碍，深入剖析系统辨识的精髓，让我能够理解如何从系统的输入输出数据中，推断出系统的内部模型，从而更好地理解、预测甚至控制系统的行为。我期待书中能够详细讲解各种经典的辨识模型，比如AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ等模型，并深入剖析它们的数学结构、物理含义以及适用的场景。更重要的是，我希望能够理解不同模型之间的关联性，以及如何根据实际问题选择最合适的模型。而“MATLAB仿真”的加入，则让这本书的实用性飙升。我深知，理论只有与实践相结合，才能真正掌握。MATLAB作为工程领域最常用的仿真工具之一，其在系统辨识中的应用至关重要。我热切期盼书中能够提供丰富的MATLAB代码示例，从数据生成、模型选取、参数估计到模型验证，一步步地指导我完成完整的仿真流程，让我能够亲手实践，将抽象的理论转化为具体的代码，并在仿真环境中观察、分析和优化辨识结果。这本书，不仅仅是知识的传授，更是技能的培养，它承诺为我提供一套解决实际问题的完整方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，如同一个精心绘制的工程蓝图，它不仅清晰地勾勒出内容的主题，更承诺着一项重要的能力培养。首先，“普通高等教育‘十二五’规划教材”的标签，让我对其学术严谨性和权威性有了绝对的信心，我知道这是一部经过严格审查、内容可靠的教材，能够为我的学习提供坚实的基础。其次，“电气工程、自动化专业规划教材”直接点明了其受众群体，这让我倍感亲切，因为这本书的内容正是与我的专业学习紧密相关的。我最期待的，是“系统辨识理论及MATLAB仿真”这一核心部分。在实际的工程问题中，我们常常需要对未知的系统进行建模和分析，而系统辨识正是解决这一问题的关键。我希望书中能够详细讲解系统辨识的基本原理，包括如何从观测到的输入输出数据中，推断出系统的数学模型。我期待书中能够深入介绍各种经典的辨识模型，如AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE, BJ模型等，并解释它们的数学表达式、物理含义以及适用条件。同时，我也非常看重“MATLAB仿真”的实践性。我希望书中能够提供丰富的MATLAB代码示例，指导我如何利用MATLAB这一强大的工具，从数据准备、模型选择、参数估计到模型验证，一步步地完成系统的辨识过程。我相信，通过这本书的学习，我不仅能够深刻理解系统辨识的理论精髓，更能掌握运用MATLAB解决实际工程问题的能力，为我的学术研究和职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

很喜欢这个系列的书籍

评分☆☆☆☆☆

不错，内容很实用，物流也很快

评分☆☆☆☆☆

非自动化专业，但是用了了解并扩展知识面，还是很好的。

评分☆☆☆☆☆

慢慢品读，学习吧，希望能快点上手

评分☆☆☆☆☆

质量和书店一样，说是今天晚上之前送来就是晚上送来的。

评分☆☆☆☆☆

一本系统辩识方面的书！

评分☆☆☆☆☆

很好很强大很喜欢，很经典

评分☆☆☆☆☆

及原理、极大似然参数辨识方法及其应用、传递函数的时域和频域辨识、神经网络辨识及其应用、模糊系统辨识、智能优化算法辨识及灰色系统辨识。

评分☆☆☆☆☆

还可以