係統辨識 [System Identification] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[瑞典] Soderstrom，T.，Stoica，P. 著，陳曦 譯

圖書標籤:

• 係統辨識
• 控製理論
• 建模
• 估計
• 自適應控製
• 信號處理
• 機器學習
• 優化算法
• MATLAB
• 時域分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121296055

版次：1

商品編碼：12170366

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢?人工智能與智能係統

外文名稱：System Identification

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：416

字數：736000

正文語種：中文

內容簡介

本書是係統辨識領域的經典著作，內容包括該領域的基本概念和研究成果，以及該領域專傢、學者的介紹。全書共12章，包括引言、概論、非參數方法、綫性迴歸、輸入信號、模型的參數化、預報誤差法、輔助工具變量法、遞推辨識方法、閉環工作下的係統辨識、模型驗證與模型結構的確定、實際應用。本書在介紹理論的過程中輔以實例，每章末均帶有習題。

作者簡介

Petre Stoica是國際著名信號處理大師，IEEE信號處理協會技術成就奬獲得者，也是瑞典烏普薩拉大學信息技術係的係統建模教授。他是IEEE會士、瑞典皇傢統計學會會員、瑞典皇傢工程科學院成員和羅馬尼亞科學院的名譽院士。他的榮譽包括榮譽博士學位、4個*佳論文奬和3個技術成就奬。
方海濤，中國科學院數學與係統科學研究院研究員，分彆於1990年、1993年、1996年在北京大學、清華大學和北京大學獲得學士、碩士和博士學位，長期從事隨機係統辨識與控製領域的研究工作，已在國際**期刊發錶論文20多篇。現任中國科學院數學與係統科學研究院基地研究員。

目錄

目錄

第1章 引言1

第2章 概論7
2．1相關概念S、M、I、X7
2．2一個基本例子7
2．3非參數方法8
2．4一個參數化方法10
2．5偏差、相容性和近似模型13
2．6一個退化的實驗條件17
2．7反饋的作用19
總結與展望20
習題22
推薦文獻23

第3章 非參數方法24
3．1介紹24
3．2瞬態分析24
3．3頻率分析28
3．4相關性分析30
3．5譜分析31
小結35
習題36
推薦文獻39
附錄A3．1協方差函數、譜密度、綫性濾波39
附錄A3．2相關性分析的精度41

第4章 綫性迴歸43
4．1最小二乘估計43
4．2最小二乘估計分析47
4．3最優綫性無偏估計48
4．4確定模型維數51
4．5相關計算54
小結56
習題56
推薦文獻60
補充內容C4．1綫性約束下的最優綫性無偏估計60
補充內容C4．2在綫估計綫性迴歸模型的參數62
補充內容C4．3協方差矩陣容許非奇異時綫性迴歸模型的最優綫性無偏估計64
補充內容C4．4某類非綫性迴歸模型參數的漸進最優相容估計66

第5章 輸入信號70
5．1常用輸入信號70
5．2頻譜特性73
5．3低通濾波80
5．4持續激勵84
小結88
習題89
推薦文獻91
附錄 A5．1周期信號的頻譜性質91
補充內容 C5．1關於持續激勵輸入的差分方程模型94
補充內容C5．2濾波白噪聲的協方差矩陣的條件數96
補充內容 C5．3最長僞隨機二進製序列97

第6章 模型的參數化104
6．1模型的分類104
6．2一般的模型類105
6．3唯一性114
6．4可辨識性119
小結119
習題120
推薦文獻122
附錄A6．1譜分解122
補充內容 C6．1完全多項式模型的唯一性130
補充內容C6．2參數化的唯一性以及輸入/輸齣協方差矩陣的正定性131

第7章 預報誤差方法132
7．1最小二乘法迴顧132
7．2預報誤差方法的具體描述134
7．3最佳預報137
7．4預報誤差方法和其他辨識方法的聯係141
7．5理論分析144
7．6計算方麵151
小結154
習題155
附錄 A7．1多變量係統PEM估計的協方差矩陣162
補充內容C7．1依賴於估計所用損失函數的模型近似163
補充內容C7．2ARMA過程的多步預報164
補充內容C7．3全多項式形式模型的最小二乘參數估計167
補充內容C7．4增廣最小二乘法169
補充內容C7．5輸齣誤差方法172
補充內容C7．6ARMA過程的PEM損失函數的單峰性178
補充內容C7．7AR和ARMA過程參數的精確極大似然估計180
補充內容C7．8輸入、輸齣數據帶噪聲的極大似然估計184

第8章 輔助變量法188
8．1輔助變量法描述188
8．2理論分析191
8．3計算方麵200
小結202
習 題203
推薦文獻205
附錄A8．1IV估計的協方差矩陣206
附錄A8．2最佳IV與預報誤差估計的比較207
補充內容C8．1Yule-Walker方程209
補充內容C8．2Levinson-Durbin算法211
補充內容C8．3一種求解非對稱Yule-Walker係統方程的Levinson型算法216
補充內容C8．4最小-最大最佳IV方法220
補充內容C8．5最優加權擴展IV方法221
補充內容C8．6Whittle-Wiggins-Robinson 算法225

第9章 遞推辨識方法233
9．1引言233
9．2遞推最小二乘法234
9．3實時辨識235
9．4遞推輔助變量方法238
9．5遞推預報誤差方法239
9．6理論分析243
9．7實踐方麵251
小結253
習題253
推薦文獻258
補充內容C9．1遞推擴展輔助變量方法259
補充內容C9．2 AR模型的快速最小二乘格型算法261
補充內容C9．3多變量迴歸模型的快速LS格型算法270

第10章 閉環工作下的係統辨識276
10．1介紹276
10．2可辨識性276
10．3直接辨識281
10．4非直接辨識286
10．5輸入/輸齣聯閤辨識287
10．6精確性290
小結293
習題294
推薦文獻298
附錄A10．1聯閤輸入/輸齣辨識的分析298
補充內容 C10．1預報誤差方法運用到運行在一般綫性反饋下的ARMAX係統的可辨識性質300

第11章 模型驗證與模型類的確定305
11．1介紹305
11．2模型足夠靈活嗎305
11．3模型太復雜嗎312
11．4精簡原則316
11．5模型類的比較318
小結325
習題325
推薦文獻329
附錄A11．1協方差函數檢驗的分析330
附錄A11．2準則函數相對減小的漸近分布333

第12章 實際應用338
12．1介紹338
12．2實驗條件X的設計338
12．3處理非零均值和乾擾的漂移342
12．4模型類M的確定347
12．5時間延遲352
12．6初始條件353
12．7辨識方法I的選擇 354
12．8局部極小點355
12．9穩健性356
12．10模型檢驗359
12．11軟件方麵361
12．12結束語361
習題362
推薦文獻366

附錄A關於矩陣的結果368
A．1分塊矩陣368
A．2綫性方程的最小二乘解，僞逆以及奇異值分解373
A．3QR方法380
A．4矩陣範數和數值精度385
A．5冪等矩陣388
A．6Sylvester 矩陣391
A．7Kronecker 積393
A．8關於正定矩陣的一個優化問題394
推薦文獻395

附錄B關於概率論和統計的相關結果396
B．1隨機變量的收斂性396
B．2高斯及相關分布399
B．3極大後驗和極大似然參數估計405
B．4Cramér-Rao下界406
B．5最小方差估計409
B．6條件高斯分布410
B．7Kalman-Bucy 濾波412
B．8漸進413
B．9Monte Carlo分析的精度417
推薦文獻419
參考文獻421
術語錶437
部分習題答案及提示440

前言/序言

係統辨識是研究用實驗數據對係統進行數學建模的領域，在許多其他領域中都有廣泛應用。在控製和係統工程中，係統辨識方法用來對調節器的閤成、設計預測算法或模擬數據等問題給齣適閤的模型。在信號處理的應用中（如通信、地球物理工程學及機械工程學），係統辨識得到的模型用來進行頻譜分析、故障檢測、模式識彆、適應濾波、綫性預測等。在生物、環境科學、計量經濟學等非技術領域中，係統辨識方法還可以用於建立閤適的模型，從而對辨識對象進一步獲得科學性的認識，或進行預測和控製。

本書可以作為高年級的本科生和研究生階段的係統辨識課程教材。它能夠方便讀者對係統辨識領域有一個深入的理解；為方便對該領域進行研究它還給齣瞭必要的背景知識。本書主要為課堂學習而撰寫，但也可作為自學材料。

為瞭既能成為係統辨識領域中的基礎教材，還可以作為高級課程的課本，同時適用於學生和研究者，本書將做如下安排。每章都包含適於研究生和高年級本科生的教材。大多數章節增添額外的小節，稱為補充內容，用來進一步介紹相關內容（通常是更具體的、層次更高的內容）。對於短期課程或本科生課程來說，可以跳過這些補充內容。對於其他程度的課程來說，教師可以根據情況做選擇，目的是能夠讓學生對具體方法和算法實現進行深入理解。整本書中，至關重要的結果都用實心框圈瞭起來；一些將會在後文中引用到的結論都用虛綫框圈瞭起來；一些較復雜的推導過程或計算安排在當前章節的末尾，作為本章節的附錄。在本書末尾還安排瞭一些關於綫性代數、矩陣論、概率論以及統計知識的背景知識，集結成瞭附錄A和附錄B。除瞭第1章外，所有章後麵都安排瞭習題供讀者思考。其中，一些習題是對本章結論的說明，並不太難；還安排瞭一些較復雜的習題給齣瞭新的結論和觀點。因此，習題不僅可作為傢庭作業，也會給讀者帶來一些更高層次的挑戰。每一章中簡單習題安排在較難習題的前麵。對於這些習題，書未附有部分習題的解答可供參閱。

本書不包含計算機上的練習。然而，我們覺得讀者能夠真正會用辨識方法十分重要，以真實數據為基礎更好。實際操作可以使得讀者對係統辨識方法的實用價值做深入理解，僅僅靠閱讀圖書不容易獲得這些體驗。正如我們在第12章中所提到的，計算機中有許多好的程序包能夠方便使用。

為瞭能夠給齣一些提示，方便進一步閱讀，我們給齣瞭一些關鍵的參考文獻。找到所涉及領域的所有參考文獻會是一個巨大的工程，可能也並非必要。

我們假設閱讀本書的讀者已經有瞭一些相關的知識背景，至少已經在電氣工程等領域有過高水平的學習經曆，包括一些基本的概率論常識、統計估計理論，以及時間序列分析（或離散時間隨機過程）和動態係統模型等。在本書末尾的附錄我們給齣瞭一些必要的背景知識。

本書已初步在不同方式下為讀者所使用過，包括常規的研究生和本科生課程，研究生和相關業內人士的強化課程，以及研究生課程和自主學習的課外閱讀。本書課程內容以多種方式在Uppsala University, Polytechnic Institute of Bucharest, Lund Institute of Technology, Royal Institute of Technology, Stockholm, Yale University, INTEC，Santa Fe，Argentina等院校做過實驗，從中獲得的經驗對最後成書十分有用。

在本書的撰寫過程中，我們得到瞭許多友人不同程度的幫助，在此緻以最誠摯的謝意。

要感謝我們的同事Professor Karl Johan ?str?m， Professor Pieter Eykhoff, Dr.Ben Friedlander, Professor Lennart Ljung, Professor Arye Nehorai， Professor Mihai Terti?to，他們直接或間接地對我們研究成果有過幫助。

有不少友人閱讀瞭這本書的初稿，並給齣瞭許多非常有用的改進建議，尤其要感謝Professor Randy Moses, Professor Arye Nehorai, Dr. John Norton的精彩評論。我們還要感謝來自Uppsala University, Polytechnic Institute of Bucharest, INTEC at Santa Fe, Yale University的同學們，他們提齣瞭許多寶貴建議。

撰寫這本書的緣由是Dr.Greg Meira邀請瞭本書第一作者於1983年在INTEC, Santa Fe講授一個短期研究生課程。那門課程所講授的材料逐漸被我們擴展、修改，最終形成瞭現在的版本。

這本書的準備和齣版經過瞭相當長的一段時間。多虧瞭Ylva Johansson, Ingrid Ring�zrd, Maria Dahlin, Helena Jansson, Ann-Cristin Lundquist, Lis Timner的耐心和堅持，承擔瞭煩瑣的打字輸入、修訂工作,在此對他們多年的付齣錶示衷心感謝。

文中的一些圖是用某些軟件做的，其中某些參數估計用瞭IDPAC軟件包（由Lund Institute of Technology公司開發），還有一些一般性的圖是用BLAISE（由法國INRIA開發）製作的。

我們也非常高興能與Prentice Hall International閤作，感謝Professor Mike Grimble, Andrew Binnie, Glen Murray，Ruth Freestone的鼓勵和支持。此外，要特彆感謝Richard Shaw對本書裝幀設計方麵提供的寶貴意見。

Torsten Sderstrm

Uppsala

Petre Stoica

Bucharest

《控製理論的基石：動態係統認知之路》 引言 在現代科學與工程的廣闊領域中，我們無時無刻不與各種各樣的動態係統打交道。從微觀的量子粒子的運動軌跡，到宏觀的地球氣候變化；從生物體的生理活動，到復雜的經濟金融市場；從精密製造的機器人手臂，到廣闊的航空航天飛行器，無一不體現著“動態”這一核心特徵。然而，這些係統往往是復雜且難以直接觀測的。我們難以精確知曉它們的內部運作機製，也無法完全預知其未來的行為。正是在這樣的背景下，《控製理論的基石：動態係統認知之路》應運而生，它將帶領讀者踏上一條探索動態係統本質的求知之旅，為理解、分析、預測和控製這些復雜實體提供一套係統而深刻的方法論。 本書並非簡單地羅列控製理論的各種技術，而是深入淺齣地闡釋瞭構建控製理論大廈的那些最根本的“基石”——對動態係統的深刻認知。它聚焦於“知其然，更要知其所以然”，緻力於讓讀者理解，我們是如何從對一個未知或部分已知的動態係統進行觀察，逐步揭示其內在規律，最終能夠對其進行有效乾預和控製的。這趟旅程，將從認識係統最基本的輸入輸齣關係開始，循序漸進地深入到理解其內部狀態的變化，並最終掌握構建精確模型以應對未來挑戰的能力。 第一部分：洞察係統的語言——模型錶達的藝術 任何對動態係統的研究，都離不開一個至關重要的步驟：如何用精確的數學語言來描述係統的行為。本書的第一部分，將引領讀者進入“模型錶達的藝術”的世界。我們不再拘泥於對具體物理現象的簡單描述，而是學習如何抽象齣係統的動態特性，並將其轉化為一係列數學方程。 從輸入輸齣到內在規律： 我們將從最直觀的輸入與輸齣關係入手，認識到許多現實世界的動態係統，其錶現齣的行為是輸入信號與時間演化共同作用的結果。但僅僅瞭解輸入輸齣的關聯是遠遠不夠的。本書將逐步引導讀者理解，一個係統的“內在狀態”纔是決定其未來行為的關鍵。就好比一個復雜的機械裝置，僅僅觀察它如何響應外部的推拉，並不能完全理解它內部齒輪、連杆如何協同工作。因此，我們需要引入“狀態空間”的概念，用一組變量來刻畫係統在某一時刻的“內存”或“記憶”，從而捕捉其動態演化的精髓。 綫性與非綫性：離散與連續： 動態係統錶現形式多種多樣。本書將係統性地梳理不同類型的係統模型。首先，我們將區分“綫性”與“非綫性”係統。綫性係統具有良好的疊加性，行為規律易於分析，是理解復雜係統的基礎。而非綫性係統則展現齣更加豐富多彩、有時甚至是混沌的行為，它們在現實世界中更為普遍，也更具挑戰性。接著，我們將探討“離散時間”與“連續時間”係統。離散係統，如數字控製器中的算法，在特定時間點進行采樣和計算；而連續係統，如物理定律描述的運動，則在任意時刻都處於變化之中。掌握這些不同模型錶達方式，將為我們後續的學習打下堅實基礎。 經典建模方法：傳函、零極點與時域響應： 在綫性係統分析領域，傳統的建模方法依然發揮著重要作用。本書將詳細介紹“傳遞函數”（Transfer Function）的概念，它以一種緊湊的形式描述瞭係統輸入與輸齣之間的頻率域關係，是理解係統穩定性和動態響應特性的有力工具。我們將深入理解“零點”和“極點”的含義，它們在傳遞函數平麵上的位置直接決定瞭係統的頻率響應特性，進而影響其對不同頻率信號的敏感度和行為。此外，我們還將聯係“時域響應”，理解係統在階躍信號、脈衝信號等典型輸入下的瞬態和穩態行為，這有助於我們直觀地感受係統的動態特性。 現代建模理念：狀態空間方法： 隨著係統復雜性的不斷提升，狀態空間方法逐漸成為描述和分析動態係統的強大工具。本書將詳細介紹狀態空間方程的構成，包括狀態矩陣、輸入矩陣、輸齣矩陣和直接傳遞矩陣。這種描述方式能夠同時處理綫性和非綫性係統，並且可以輕鬆擴展到多輸入多輸齣（MIMO）係統。我們將學習如何通過狀態變量來全麵刻畫係統的內部狀態，理解狀態變量的演化如何決定係統的整體行為。 第二部分：揭示係統的內在——分析與辨識的智慧 理解瞭如何錶達動態係統，下一步便是如何深入分析這些模型，並從實際觀測數據中“辨識”齣係統的真實模型。第二部分將聚焦於“分析與辨識的智慧”，為讀者提供一套從數據中提取係統信息的方法。 係統的核心屬性：穩定性、可控性與可觀測性： 在對係統進行任何形式的乾預之前，我們必須瞭解係統的基本屬性。本書將深入探討“穩定性”的概念，一個穩定的係統意味著其輸齣不會無限增長，即使受到擾動也能恢復到平衡狀態。我們將學習不同的穩定性判據，例如勞斯判據、奈奎斯特判據和根軌跡法。接著，我們將引入“可控性”和“可觀測性”。可控性意味著我們可以通過設計輸入信號來將係統的狀態驅動到任意期望的水平；而可觀測性則意味著我們可以通過測量係統的輸齣信號來推斷齣其內部狀態。這兩個概念對於設計有效的控製器至關重要。 從數據中學習：辨識的意義與挑戰： 現實世界中的許多係統，其精確的數學模型可能是未知或難以獲得的。這時，“係統辨識”的概念便凸顯其重要性。本書將闡明係統辨識的根本目標：利用對係統輸入和輸齣的觀測數據，來估計或推斷齣係統的模型參數或模型結構。這就像一位偵探，通過現場的綫索（數據）來還原事件的真相（係統模型）。辨識過程充滿瞭挑戰，包括數據噪聲、模型不確定性、模型結構的選擇等，本書將一一剖析這些難點。 經典辨識方法：模型結構選擇與參數估計： 我們將從經典的辨識方法開始。首先，理解“模型結構選擇”的重要性。是選擇一個簡單的比例模型，還是復雜的二階或高階模型？這需要結閤對係統特性的先驗知識和對數據特徵的分析。接著，我們將學習各種“參數估計”技術，例如最小二乘法（Least Squares Method），它試圖找到一組參數，使得模型預測輸齣與實際觀測輸齣之間的誤差平方和最小。我們將探討離綫估計與在綫估計的區彆，以及它們在不同應用場景下的優劣。 現代辨識技術：基於優化與機器學習的思路： 隨著計算能力的提升和算法的發展，更加強大的辨識技術應運而生。本書將介紹一些基於優化理論的辨識方法，它們通過設計目標函數並運用迭代優化算法來尋找最優的模型參數。此外，我們將觸及一些與“機器學習”理念相通的辨識思路，例如利用神經網絡或支持嚮量機等模型來逼近復雜的非綫性動態係統。這些方法在處理高維度、非綫性以及數據量龐大的復雜係統時展現齣強大的潛力。 第三部分：駕馭係統的力量——控製策略的演進 擁有瞭對動態係統的深刻理解和辨識能力，我們便能夠開始“駕馭係統的力量”，設計齣能夠實現預期目標的控製策略。第三部分將係統性地介紹控製理論的核心思想與各種控製策略的演進。 控製的基本原理：反饋與前饋： 控製的核心在於“反饋”和“前饋”。本書將詳細闡釋“反饋控製”的理念：通過不斷測量係統的輸齣，將其與期望的設定值進行比較，然後根據偏差産生控製信號來調整係統的輸入，從而使係統趨嚮於期望狀態。反饋控製具有魯棒性，能夠應對係統內部和外部的擾動。而“前饋控製”則是在係統受到已知擾動時，提前進行補償，以防止係統偏離目標。我們將探討如何將反饋與前饋相結閤，以達到更優的控製效果。 經典控製器的設計：PID 控製的藝術： 在工業界，PID（比例-積分-微分）控製器是最為常見和實用的控製器之一。本書將深入講解PID 控製器的工作原理，即如何通過比例項、積分項和微分項來對誤差進行處理，並産生控製信號。我們將學習如何根據係統的動態特性和性能要求，對PID 參數進行整定，以獲得最佳的控製效果。PID 控製的強大生命力在於其簡潔性、魯棒性和易於實現的特點。 現代控製理論：狀態反饋與最優控製： 隨著狀態空間方法的興起，現代控製理論為我們提供瞭更強大的設計工具。本書將介紹“狀態反饋”的概念，即根據係統的所有狀態變量來設計控製律。這將使我們能夠更有效地影響係統的動態行為。在此基礎上，我們將深入探討“最優控製”的理念。最優控製的目標是在滿足係統動態約束和性能指標的前提下，找到最優的控製策略。本書將介紹一些經典的最優控製問題，例如LQR（綫性二次型調節器）問題，它旨在最小化係統的二次型性能指標，從而實現係統的穩定和最優性能。 魯棒控製與自適應控製：應對不確定性的挑戰： 現實世界中的係統往往充滿不確定性，例如模型參數的變化、外部環境的乾擾等。本書將介紹“魯棒控製”技術，它旨在設計齣對係統不確定性具有一定抵抗能力的控製器。即使係統存在一定的模型誤差或擾動，控製器也能保證係統的穩定和性能。此外，我們還將探討“自適應控製”的概念。自適應控製器能夠根據係統的變化或外部環境的改變，實時調整其控製參數，以始終保持最優的控製性能。 結論 《控製理論的基石：動態係統認知之路》並非僅僅是一本技術手冊，它更是一本思維的啓迪之書。它教會我們如何以一種係統化的、數學化的方式去理解我們周圍復雜多變的動態世界。從抽象模型的構建，到從數據中挖掘係統本質，再到設計齣能夠有效乾預和駕馭這些係統的智能策略，本書為讀者提供瞭一套完整的認知框架和實踐工具。 無論是緻力於提升工程係統的性能，優化生産流程，還是希望深入理解自然現象的內在規律，本書所蘊含的知識都將是寶貴的財富。它將引導你從一個觀察者，成長為一個能夠理解、預測並最終能夠塑造動態係統的“設計者”。掌握瞭這些“基石”，你將能夠以更深刻的視角去審視世界，以更強大的能力去解決現實挑戰。這趟認知之旅，值得你全情投入。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我量身定做的！最近一直在研究控製係統，但總是覺得理論和實際應用之間隔著一層紗，摸不著頭緒。尤其是當我在嘗試建立一個精確的數學模型來描述一個復雜動態係統時，常常會遇到瓶頸。各種參數的調整、噪聲的處理、模型結構的選取，每一個環節都充滿瞭挑戰。我之前嘗試過閱讀一些零散的資料，但往往不成體係，很難形成一個完整的認知框架。偶然間發現瞭這本《係統辨識》，它的封麵設計就很有學術氛圍，讓我頓時來瞭興趣。我翻開目錄，看到裏麵涵蓋瞭從基礎理論到高級算法的方方麵麵，比如AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ模型，還有狀態空間模型，以及各種參數估計方法，如最小二乘法、最大似然法等等。這些概念我雖然有所耳聞，但真正深入理解和掌握，還是需要係統的梳理。我特彆期待它在實際案例分析部分，能夠展示如何一步步地將這些理論知識應用到具體的工程問題中，比如如何從實際采集到的數據中辨識齣設備的動態特性，然後基於辨識結果進行控製器設計。如果這本書能清晰地解釋如何處理數據中的不確定性和噪聲，以及如何選擇閤適的模型來平衡模型的準確性和復雜度，那對我來說將是巨大的福音。

評分☆☆☆☆☆

我最近正在攻讀一篇關於非綫性係統動態建模的博士論文，其中涉及到大量的辨識技術。說實話，之前的學習過程中，我對辨識理論的理解一直停留在比較淺顯的層麵，很多時候是“知其然，不知其所以然”。尤其是遇到那些具有明顯非綫性特徵的係統，比如摩擦、飽和、遲滯等，現有的綫性模型往往難以準確描述其行為。我聽同行推薦過《係統辨識》這本書，據說它在非綫性係統辨識方麵有著獨到的見解。我非常好奇它是否會深入探討一些先進的非綫性辨識方法，比如基於神經網絡的辨識、模糊辨識，或者一些基於模型降階的非綫性辨識技術。我尤其關注書中在處理數據量不足、噪聲乾擾嚴重以及模型不確定性較大的情況下的魯棒性辨識方法。在論文寫作過程中，能夠找到一個可以信賴的、具有深度和廣度的參考資料至關重要，如果這本書能夠提供一些關於模型驗證和模型選擇的實用指導，以及一些關於如何評估辨識結果可靠性的量化指標，那將極大地提升我研究的效率和質量。我希望書中不僅僅是羅列公式和算法，更能通過深入淺齣的講解，讓我理解這些方法背後的物理意義和數學原理。

評分☆☆☆☆☆

我對“係統辨識”這個領域的研究一直保持著高度的興趣，特彆是從信號處理的角度去理解它。我一直認為，任何一個動態係統，其本質都可以通過輸入和輸齣信號之間的關係來描述。而係統辨識，就是通過對這些信號進行分析，來推斷齣係統的內部結構和參數。我之前閱讀過一些關於時域和頻域分析的書籍，對傅裏葉變換、拉普拉斯變換等概念比較熟悉。我非常好奇《係統辨識》這本書會如何將這些信號處理的工具應用到更復雜的辨識任務中。我特彆關注書中是否會涉及一些基於譜分析的辨識方法，比如如何利用功率譜密度、互功率譜密度來估計係統的傳遞函數。另外，我也對自適應辨識技術很感興趣，尤其是在係統特性會隨著時間變化的場景下，如何設計齣能夠實時更新模型參數的算法。我希望能在這本書中找到對這些問題的深入探討，並且能夠理解不同辨識方法在計算復雜度、魯棒性和精度方麵的權衡。如果書中能夠包含一些使用MATLAB/Simulink等工具進行係統辨識的實踐教程，那將是錦上添花瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在工業界摸爬滾打多年的工程師，我對“係統辨識”這個概念並不陌生。在實際的生産綫上，我們經常需要對各種設備進行狀態監測和故障診斷。有時候，設備的性能會隨著時間的推移而衰減，或者因為一些突發事件導緻工作狀態偏離正常。這時，我們就需要一種方法來快速、準確地瞭解設備的當前“健康狀況”，並預測其未來的行為。我之前一直依賴於經驗判斷和一些基礎的統計分析，但總覺得不夠係統和科學。《係統辨識》這個書名立刻吸引瞭我，我猜測這本書應該能提供一套係統的工具和方法，幫助我們從采集到的運行數據中“識彆”齣係統的內在規律。我特彆希望書中能夠有大量的實際工程案例，比如如何對化工反應器進行參數辨識，如何對機器人手臂的動力學模型進行辨識，或者如何對電力係統的動態特性進行辨識。如果書中還能給齣一些關於數據預處理、特徵提取以及模型評估的實用建議，並且能夠講解如何將辨識結果轉化為實際的控製策略或維護計劃，那對我來說就太有價值瞭。我期待這本書能讓我看到，如何將復雜的理論模型轉化為切實可行的工業解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初學者，剛接觸係統工程這個領域，對於“係統辨識”這個概念感到既好奇又有些畏懼。在我的初步瞭解中，它似乎是理解和控製復雜係統的一個關鍵環節。我擔心這本書的內容會過於理論化，充斥著我難以理解的數學公式和抽象概念。然而，我更期待它能夠以一種循序漸進的方式，引導我逐步深入這個領域。我希望它能從最基礎的定義開始，清晰地解釋什麼是係統、什麼是模型、什麼是辨識，以及為什麼我們需要進行係統辨識。我希望書中能夠包含一些圖示化的解釋，幫助我更直觀地理解各種模型結構，比如如何用框圖來錶示一個ARMAX模型。我也很想知道，在進行係統辨識之前，我們需要做哪些準備工作，比如如何采集閤適的數據，如何進行數據的預處理。如果書中能夠通過一些簡單的例子，比如辨識一個簡單的RC電路的參數，來展示整個辨識過程，那我將感到非常安心，並且能夠建立起學習的信心。我希望這本書能成為我係統工程學習道路上的一個良好開端。