matlab系统辨识工具箱辨识度低

你提到MATLAB系统辨识工具箱的辨识度低。系统辨识是指通过实验数据对系统进行建模和参数估计的过程。如果你认为工具箱的辨识度低，可能有几个原因：

1. 数据质量不佳：系统辨识的准确性很大程度上依赖于输入输出数据的质量。如果数据存在噪声、采样频率低或者数据量不足，可能会导致辨识结果不准确。

2. 模型选择不当：在进行系统辨识时，选择合适的模型结构非常重要。如果选择的模型结构与实际系统不匹配，辨识结果可能会出现偏差。

3. 参数估计方法不准确：系统辨识常用的参数估计方法有最小二乘法、极大似然估计等。如果选择的参数估计方法不适合当前问题或者方法实现有误，可能会导致辨识结果不准确。

针对这些问题，你可以尝试以下解决方案：

1. 改善数据质量：检查数据是否存在异常值、噪声等问题，并尽可能增加数据量和采样频率。

2. 重新选择模型结构：根据实际系统的特性，选择更合适的模型结构进行辨识。

3. 调整参数估计方法：尝试不同的参数估计方法，并根据实际情况进行调整和优化。

此外，你还可以参考MATLAB官方文档、论坛或者寻求其他专家的意见，以获得更多关于提高系统辨识的方法和技巧。