濾波與系統(tǒng)辨識：最小二乘法

出版者的話
譯者序
前言
符號和表示
縮略語對照表
第1章　概論1
第2章　線性代數(shù)4
　2.1　簡介4
　2.2　向量4
　2.3　矩陣6
　2.4　方陣10
　2.5　矩陣分解13
　2.6　線性最小二乘問題15
　2.7　加權(quán)線性最小二乘問題19
　2.8　總結(jié)19
　習題20
第3章　離散時間信號和系統(tǒng)22
　3.1　引言22
　3.2　信號22
　3.3　信號變換24
　3.4　線性系統(tǒng)29
　3.5　系統(tǒng)之間的相互作用41
　3.6　總結(jié)43
　習題43
第4章　隨機變量和信號45
　4.1　引言45
　4.2　隨機變量描述45
　4.3　隨機信號51
　4.4　功率譜54
　4.5　最小二乘估計特性56
　4.6　總結(jié)62
　習題62
第5章　卡爾曼濾波64
　5.1　引言64
　5.2　漸近觀測器65
　5.3　卡爾曼濾波器問題67
　5.4　卡爾曼濾波器和隨機最小二乘68
　5.5　卡爾曼濾波和加權(quán)最小二乘71
　5.6　固定間隔平滑80
　5.7　線性時不變系統(tǒng)的卡爾曼濾波器82
　5.8　估計未知輸入的卡爾曼濾波器84
　5.9　總結(jié)87
　習題87
第6章　譜估計與頻率響應(yīng)函數(shù)90
　6.1　引言90
　6.2　離散傅里葉變換90
　6.3　譜泄露93
　6.4　快速傅里葉變換算法95
　6.5　信號頻譜的估計96
　6.6　頻響函數(shù)的估計及頻譜擾動98
　6.7　總結(jié)102
　習題103
第7章　輸出誤差的參數(shù)模型估計104
　7.1　引言104
　7.2　估計線性時不變狀態(tài)空間模型參數(shù)的問題105
　7.3　MIMO線性時不變狀態(tài)空間模型的參數(shù)化107
　7.4　輸出誤差代價函數(shù)114
　7.5　數(shù)值參數(shù)估計116
　7.6　估計精度分析122
　7.7　色噪聲測量處理123
　7.8　總結(jié)125
　習題125
第8章　預測誤差參數(shù)模型估計127
　8.1　引言127
　8.2　用于估計狀態(tài)空間模型的預測誤差方法128
　8.3　SISO系統(tǒng)的特定模型參數(shù)132
　8.4　SISO系統(tǒng)模型誤差定量分析138
　8.5　閉環(huán)系統(tǒng)估計問題142
　8.6　總結(jié)144
　習題144
第9章　子空間模型識別146
　9.1　概述146
　9.2　確定系統(tǒng)的子空間模型識別146
　9.3　白測量噪聲下的子空間模型識別153
　9.4　利用測量變量156
　9.5　有色測量噪聲的子空間識別法157
　9.6　存在過程和測量噪聲情況下的子空間識別方法160
　9.7　閉環(huán)數(shù)據(jù)的子空間識別方法168
　9.8　總結(jié)170
　習題170
第10章　系統(tǒng)識別循環(huán)172
　10.1　引言172
　10.2　實驗設(shè)計173
　10.3　數(shù)據(jù)預處理183
　10.4　模型結(jié)構(gòu)的選擇185
　10.5　模型驗證191
　10.6　總結(jié)193
　習題194
參考文獻196