如何在MATLAB中使用System Identification Toolbox进行线性时不变系统的建模和参数估计？请提供具体的操作步骤和代码示例。

系统辨识是控制系统分析和设计中的一个重要环节。借助MATLAB的System Identification Toolbox，用户可以轻松完成从数据到模型的转换，特别适合进行线性时不变（LTI）系统的建模和参数估计。为了更深入地理解这一过程，以下是一个实用的指南和代码示例。

参考资源链接：[MATLAB系统辨识工具箱使用详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ontwvo1q8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了System Identification Toolbox，并导入了你的测量数据，这些数据应该是时间序列数据或者输入输出数据格式。

第一步是数据预处理。使用MATLAB的预处理功能，如`detrend`和`filter`，去除数据中的趋势和噪声。

第二步，需要定义模型结构。对于线性时不变系统，可以选择传递函数模型`tf`、状态空间模型`ss`或者多项式模型`poly`等。

接下来是参数估计。在这个环节，使用辨识算法如最小二乘法（`procest`、`tfest`或`ssest`）来估计模型参数。例如，使用`polyest`函数估计多项式模型的参数：

    model = polyest(input_data, output_data, model_order);

其中`model_order`是模型的阶数，需要根据实际情况选择。

参数估计完成后，对模型进行评估。可以使用`compare`函数比较模型输出与实际输出的差异：

    compare(input_data, output_data, model);

如果需要对模型进行进一步的验证，可以使用`predict`函数进行预测，查看模型的预测能力和精确度：

    [y_pred, ~, ~, err] = predict(model, input_data, output_data);

最后，如果模型表现良好，就可以将其用于控制系统的设计和仿真。使用`sim`函数模拟模型的行为：

    y_sim = sim(model, input_data);

以上步骤和代码示例为你展示了如何使用MATLAB的System Identification Toolbox进行线性时不变系统的建模和参数估计。为了获得更全面的知识，建议参考《MATLAB系统辨识工具箱使用详解》手册。该手册详细介绍了工具箱的每一个函数，提供了丰富的实战案例，是深入理解和掌握系统辨识的宝贵资源。

参考资源链接：[MATLAB系统辨识工具箱使用详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ontwvo1q8?spm=1055.2569.3001.10343)