CEEM算法MATLAB实现：用于部分观测系统的系统识别

资源摘要信息:"本资源是关于一个名为CEEM（Deterministic Equivalence Expectation-Maximization）的算法在系统识别领域的应用，尤其是用于部分观测系统的可扩展算法。该算法的实现是基于Python编程语言，并提供了一个在电磁兼容环境下的应用示例。资源中详细介绍了如何安装和运行CEEM算法，包括如何确保Python环境符合要求、如何安装依赖库以及如何运行测试和示例代码。 在资源描述中提到了CEEM算法的Python实现部分，包括以下几个关键模块： 1. ceem/dynamics.py：定义了CEEM算法使用的系统API，即如何与系统交互的接口。 2. ceem/systems/*.py：包含了实验中使用的各种系统的定义，这些系统是CEEM算法操作的具体对象。 3. ceem/ceem.py：包含了CEEM算法的核心实现。 4. ceem/smoother.py：定义了CEEM算法在平滑步骤中使用的不同平滑例程，平滑步骤是指在数据处理中去除噪声或趋势的过程。 5. ceem/learner.py：定义了CEEM算法在学习步骤中使用的不同学习例程，学习步骤是算法调整模型参数以匹配数据的过程。 6. ceem/opt_criteria.py：定义了CEEM算法使用的不同优化标准，优化标准是指衡量算法性能好坏的准则。 7. ceem/particleem.py：实现了粒子EM（Expectation-Maximization）算法，这是CEEM算法的基础之一。 此外，资源中还提到了一个实验，即洛伦兹系统中的无偏估计实验。洛伦兹系统是一个典型的混沌系统，其在数据/lorenz/bias_experiment目录下提供了如何生成和处理实验数据的具体步骤。通过执行特定的Python脚本，可以重新生成实验数据，并运行实验来验证CEEM算法的效果。 资源的标签为“系统开源”，意味着该项目是开放源代码的，任何人都可以访问、使用和修改源代码。这一点对于学术研究和工程实践中的算法验证和改进具有重要意义，因为开源代码允许用户自主地进行调试和扩展，从而推进算法和技术的发展。 最后，提到的压缩包子文件名称列表为CEEM-master，表明该资源对应的源代码仓库或者项目名称为CEEM，并且可能是该项目的主分支或主要版本。"