MATLAB系统辨识实战：动态建模与信号处理

"该资源是中山大学信息科学与技术学院王国利教授的系统辨识课件，主要介绍了MATLAB在系统辨识中的应用。课程详细讲解了如何利用MATLAB进行系统建模，包括阶跃响应、系统辨识的基本概念、动态系统模型、模型属性以及MATLAB中的实现方法。此外，还提供了课程安排、成绩评定标准以及答疑方式。" 在系统辨识领域，MATLAB是一种强大的工具，用于构建和分析动态系统模型。课程首先引入了阶跃响应的概念，通过MATLAB命令如`tf`来创建传递函数模型，例如`h1`和`h2`分别代表电机臂ature和运动方程的传递函数。然后，使用`ss`转换这些传递函数为状态空间模型，并通过`*`运算符组合它们，形成更复杂的系统模型`dcm`。接着，`feedback`函数用于闭合回路，模拟反馈控制，如反电动势闭环。最后，`stepplot`函数绘制出系统的阶跃响应曲线，这有助于理解系统的动态行为。 系统辨识的主要任务是基于测量数据建立动态系统的数学模型。课程提到了不同类型的系统，例如SISO（单输入单输出）系统，它们可以通过差分方程或者脉冲响应形式来描述。差分方程展示了系统中变量如何依赖于过去的值，而脉冲响应则定义了系统对单位阶跃输入的响应。课程还讨论了时滞和阶数的概念，它们对于理解系统的动态特性至关重要。 此外，课程提到了频域响应，这是通过正旋信号输入来研究系统响应的幅度增益和相位偏移，通常通过Bode图来可视化。还介绍了线性模型的Z-变换表示，以及状态方程，它揭示了系统内部状态如何随时间演变以及与输入和输出的关系。 在实践环节，课程给出了一个MATLAB练习，生成随机序列并计算其均值和协方差，这是分析信号统计特性的基础。这样的练习帮助学生熟悉MATLAB环境和数据分析的基础操作。 这个资源提供了系统辨识的基础理论和MATLAB实现，适合初学者了解和学习如何使用MATLAB进行系统建模和分析。