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系统辨识（8）：探讨耦合辨识的相关概念及方法（2012年）。

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简介：
耦合辨识作为系统辨识领域的一个关键分支，近年来迅速发展并逐渐完善，主要致力于研究结构复杂、参数耦合的线性及非线性多变量系统的辨识难题。本文作者提出了一系列创新性的辨识研究思路、理念和方法，包括辅助模型辨识思想、多新息辨识理论以及递阶辨识原理，这些方法分别适用于研究存在未知过程变量的不可测系统，能够显著提升辨识方法的收敛速率并提高参数估计的准确性。此外，它们还具备解决结构复杂、大规模多变量系统以及包含参数耦合的多变量系统辨识的强大能力，并且有效地降低了辨识算法所需要的计算资源。文章首先将详细阐述多变量系统中的耦合辨识概念，随后在此基础上深入探讨多变量系统中各种类型的（全）耦合最小二乘辨识方法。

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  • 系统辨识(8): 耦合辨识的概念和方法 (2012年)
    优质
    本篇文章介绍了耦合辨识的概念及其在系统辨识中的应用，并探讨了相关的方法和技术。文章深入浅出地解释了如何对复杂系统的内部联系进行有效的建模与分析，为工程实践提供了理论支持。发表于2012年。 耦合辨识是系统辨识领域的一个重要分支，它是一种新兴且提炼形成的概念，主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统的识别问题。辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理以及耦合辨识概念都是本段落作者提出的一些新的研究思路和方法，这些理念可以应用于存在未知过程变量的不可测系统中进行识别工作；能够提升参数估计的速度与精度，并且适用于解决结构复杂的大规模多变量系统及参数耦合问题。此外，它们还能减少计算量。 本段首先介绍了多变量系统的耦合辨识概念，在此基础上详细探讨了几种全耦合最小二乘法在该领域的应用。
     
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  • 经典辨识方法在系统辨识大作业中的应用
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  • 模型阶次的系统辨识方法
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    《模型阶次的系统辨识方法》一书专注于探讨如何通过数据分析确定系统的数学模型复杂度，为工程学和控制理论提供关键工具。 系统辨识级模型阶次辨识有精彩的课件和详细的例子讲解可供参考。
     
  • Kalman.zip_MATLAB系统辨识_changingbsv_Kalman滤波_卡尔曼辨识
    优质
    本资源包提供MATLAB实现的Kalman滤波算法，适用于系统辨识领域。通过不断更新状态估计，该方法能够有效处理动态系统的测量数据，广泛应用于工程实践中的信号处理与控制问题解决。 这是一段使用卡尔曼滤波算法进行系统辨识的MATLAB程序。
     
  • 系统辨识与MATLAB仿真_仿真技术在系统辨识中的应用_系统辨识技巧_ 不过，考虑到改动幅度不应超过8%，这里提供一个更符合要求的版本： 系统辨识及MATLAB仿真_系统辨识仿真实验_
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    《系统辨识与MATLAB仿真》一书深入讲解了如何运用MATLAB进行系统建模和分析，涵盖多种辨识技巧及其在仿真技术中的应用。 讲解系统辨识的一本非常好的书，书中包含了大量的MATLAB代码，非常适合初学者入门。