系统辨识的算法使用了MATLAB程序。

简介：
一、 采用基本最小二乘法进行一次性算法的实现。二、 运用基本最小二乘法构建递推算法模型。三、 通过最小二乘遗忘因子，实现一次性完成算法的方案。四、 进一步，利用最小二乘遗忘因子设计递推算法，以优化计算效率。五、 探索最小二乘限定记忆算法的有效性。六、 研究最小二乘偏差补偿算法的性能特征。七、 提出增广最小二乘算法，并分析其应用场景。八、 深入研究广义最小二乘算法的理论与实践。九、 探讨辅助变量自适应滤波算法的设计方法。十、 阐述辅助变量纯滞后算法的原理与步骤。十一、 分析辅助变量Tally原理算法的优势和局限性。十二、 研究多级最小二乘算法的构建策略。十三、 对各类改进最小二乘算法进行详细的特点分析。十四、 对第二类随机性辨识问题的梯度校正方法进行研究和探讨。十五、 探索随机牛顿法的应用和改进方向。十六、 研究递推极大似然估计的方法及其应用场景。十七、 分析预报误差参数辨识的相关问题和解决方法。十八、 基于Hankel矩阵秩估计模型阶次进行研究，特别是在弱噪声环境下的应用情况以及强噪声环境下的考量。十九、 利用行列式比估计模型阶次的方法，在白噪声和有色噪声环境下进行研究与应用探索，并分析其优劣性对比 。二十、 研究基于残差方差估计模型阶次的方法，在白噪声和有色噪声环境下进行深入分析与实践探索 。二十一 、对AIV定阶法（白噪声）及AIV定阶法（有色噪声）进行详细的研究和比较 。