matlab工具箱参数辨识

MATLAB系统辨识工具箱提供了多种方法用于参数辨识。在模型结构确定后，可以使用以下方法对模型参数进行辨识：

1. 最小二乘法：最小二乘法是一种常用的参数辨识方法，它通过最小化观测数据与模型输出之间的误差来确定模型参数。在MATLAB中，可以使用`arx`、`armax`和`boxj`等函数进行最小二乘法参数辨识。

2. 误差预报估计法：误差预报估计法是一种基于误差的参数辨识方法，它通过最小化预测误差的方差来确定模型参数。在MATLAB中，可以使用`arx`函数进行误差预报估计法参数辨识。

3. 辅助变量法：辅助变量法是一种基于辅助变量的参数辨识方法，它通过引入额外的辅助变量来辅助参数辨识过程。在MATLAB中，可以使用`arx`, `polyest`和`armax`函数进行辅助变量法参数辨识。

4. 几何网络法：几何网络法是一种基于几何网络的参数辨识方法，它通过构建几何网络模型来确定模型参数。在MATLAB中，可以使用`nlarx`函数进行几何网络法参数辨识。

除了上述方法，MATLAB系统辨识工具箱还提供了其他的参数辨识方法，如子空间辨识、频域辨识和波谱分析等。根据不同的辨识需求，可以选择适合的方法进行参数辨识。