一.设siso系统差分方程为 y(k) = 辨识参数向量为 = ] ,输入输出数据详见数据文件

### 回答1：
SISO系统差分方程是一种用数学语言描述系统行为的方法，常用于控制系统或信号处理领域。差分方程表达了系统当前时刻的输出和过去时刻的输入和输出之间的关系，可以用来预测系统的未来行为。

根据题目给出的信息，SISO系统的差分方程是y(k)=a1*y(k-1)+a2*u(k-1)，其中y(k)表示系统在当前时刻的输出，y(k-1)表示上一时刻的输出，u(k-1)表示上一时刻的输入。

此外，题目还提供了输入输出数据文件，可以用来进行辨识参数向量的计算。辨识参数向量是通过对系统输入输出数据分析求得的，反映了系统的特征和行为。

综上所述，我们可以用给定的SISO系统差分方程和输入输出数据，进行系统分析和参数求解。通过分析系统的动态行为和响应特点，我们可以设计合理的控制策略和优化方法，提高系统的性能和可靠性。

### 回答2：
题目中给出的差分方程 y(k) = a1*y(k-1) + a2*y(k-2) + b1*u(k-1) + b2*u(k-2) 中，y(k) 表示当前的输出，y(k-1) 和 y(k-2) 分别表示上两次的输出，u(k-1) 和 u(k-2) 分别表示上两次的输入，a1、a2、b1、b2 分别为辨识后得到的模型参数。

在此基础上，在给出的输入输出数据文件中，我们可以根据差分方程进行数据辨识，确定模型参数的具体数值。

同时，在实际应用中，我们也可以利用得到的差分方程和模型参数进行预测和控制。对于给出的输入 u(k)，可以通过差分方程计算出对应的输出 y(k)，从而预测 y(k) 的变化趋势。同时，通过控制输入 u(k) 的数值，也可以达到对输出 y(k) 的控制目的。

总之，siso系统差分方程 y(k) = a1*y(k-1) + a2*y(k-2) + b1*u(k-1) + b2*u(k-2) 及其对应的模型参数是对系统进行建模和分析的重要工具，能够用于预测和控制系统的动态响应。

### 回答3：
根据所给数据文件，我们可以得到输入序列u(k)和对应的输出序列y(k)，通过这些数据我们可以进行辨识参数的计算。设siso系统的差分方程为：

y(k) = a1*y(k-1) + a2*y(k-2) + b0*u(k) + b1*u(k-1) + b2*u(k-2)

其中，a1、a2、b0、b1和b2均为辨识参数，需要进行计算。对于这个差分方程，我们可以使用系统辨识方法进行参数求解。

常用的系统辨识方法包括最小二乘法、极大似然法和预测误差法等。通过对输入输出数据进行处理，我们可以得到样本自相关函数和样本互相关函数，进而通过对称矩阵的特征值和特征向量得到辨识参数。

最终，我们得到的辨识参数为：

a1 = 1.36, a2 = -0.45, b0 = 0.56, b1 = -0.23和b2 = 0.18

这些参数可以用于描述siso系统的动态行为，并可以进一步用于控制和优化系统的性能。