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MATLAB中的系统与参数识别程序

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简介：
本程序为利用MATLAB进行系统分析和参数识别的工具集，适用于学术研究及工程应用，帮助用户高效完成模型构建、数据处理和结果评估。 系统辨识与仿真的研究内容包括神经网络仿真例子及程序的探讨。这通常作为研究生课程《系统辨识》期末作业的一部分，并且会提供相应的参考答案以帮助学生理解和掌握相关知识和技术。

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  • MATLAB中的系统与参数识别程序
    优质
    本软件包提供了一系列工具和函数，用于在MATLAB环境中进行系统的辨识及参数估计。它支持模型拟合、数据预处理等功能，适用于科学研究和工程开发。 系统辨识与仿真的内容包括神经网络仿真例子及程序的讨论，并且研究生课程期末作业及其答案也涉及这些主题。
     
  • MATLAB中的系统与参数识别程序
    优质
    本程序为利用MATLAB进行系统分析和参数识别的工具集，适用于学术研究及工程应用，帮助用户高效完成模型构建、数据处理和结果评估。 系统辨识与仿真的研究内容包括神经网络仿真例子及程序的探讨。这通常作为研究生课程《系统辨识》期末作业的一部分，并且会提供相应的参考答案以帮助学生理解和掌握相关知识和技术。
     
  • Matlab中的最小二乘参数识别程序
    优质
    简介：本程序利用MATLAB实现最小二乘法进行参数估计和模型校准，适用于数据拟合与系统辨识等领域，提供高效准确的计算工具。 最小二乘参数辨识的MATLAB程序包含详细的注释。
     
  • MATLAB模态参数识别程序
    优质
    MATLAB模态参数识别程序是一款基于MATLAB开发的软件工具，用于从实验数据中提取结构的动力学特性，包括固有频率、阻尼比和模式形状等关键信息。该程序广泛应用于机械、土木工程及航空航天领域的振动分析与故障诊断。 在MATLAB中进行模态参数识别的方法包括导纳圆法、最小二乘法、多项式法和Levy法。
     
  • BPNET.rar_BP参数识别_系统识别_参数辨识_BP辨识参数_参数识别
    优质
    本资源包含BP神经网络在参数识别领域的应用研究，涉及系统识别、BP算法优化及参数辨识技术等内容。 基于Matlab开发的BP神经网络系统预测和参数辨识程序简单方便易学。
     
  • MATLAB中的数字识别程序
    优质
    本程序利用MATLAB编写，实现对输入图像中数字进行识别的功能。通过训练模型，可准确辨识各类手写或印刷数字，适用于数据处理与分析场景。 此程序可以用于0-9数字的识别！分类器采用SVM，并包含已训练好的数据集。适用于模式识别学习。
     
  • 梯度校正参数识别方法（实例与Matlab程序）
    优质
    本书介绍了梯度校正参数识别的方法，并通过具体实例和详细的MATLAB程序代码来阐述如何应用这些技术进行有效的参数估计和模型修正。 梯度校正参数辨识方法由方崇智提出，并在《过程辨识》一书中进行了阐述。该书分为两部分：第一部分讨论了确定性问题的梯度校正参数辨识方法，第二部分介绍了随机逼近法。
     
  • MATLAB中识别十个数字的程序
    优质
    本简介介绍一个使用MATLAB编写的程序，该程序能够识别手写数字0至9，并通过训练模型实现高效准确的数字识别功能。 在MATLAB中进行数字识别可以采用神经网络方法，也可以使用模板匹配的方法。
     
  • 基于最小二乘法的参数识别MATLAB程序
    优质
    本软件为一款基于最小二乘法进行参数估计和模型拟合的MATLAB工具。用户可利用此程序高效地解决各类工程及科学问题中的参数辨识需求，适用于学术研究与工业应用。 最小二乘类的参数辨识MATLAB程序包括了最小二乘递推算法和最小二乘的渐消记忆法。