MATLAB源码支持的系统辨识上机实验与参数计算方法总结

资源摘要信息:"本资源是一份关于系统辨识大作业的详细文档，包含了使用MATLAB编程语言编写的程序源码以及完成作业后的总结文章。文档中详细介绍了利用不同的数学方法来计算和识别系统参数，具体使用了最小二乘法、递推最小二乘法、辅助变量法、辅助变量递推法、极大似然法等五种方法。除此之外，资源还包含了运用至少两种不同的方法来对系统进行定阶，即确定系统的阶数，这在系统辨识中是一个非常关键的步骤。文档末尾提到，通过这些方法的应用和实践，作业最终取得了全班第一的成绩。 系统辨识是一门分析和建立数学模型，用来描述系统动态特性的科学。在工程实践中，系统辨识被广泛应用在控制系统设计、信号处理、生物医学工程、经济预测等领域，目的是为了了解系统的内在结构和外部行为。 在系统辨识中，最小二乘法是一种基本且有效的参数估计方法，通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。递推最小二乘法是对于最小二乘法的一种改进，可以在新数据到来时，仅用新数据更新参数估计，避免了整个数据集的重新计算，因而更适合实时或在线系统辨识。 辅助变量法是一种通过引入额外的辅助变量来消除输入输出噪声影响的方法，可以提高参数估计的准确性。辅助变量递推法则结合了辅助变量法和递推最小二乘法的优点，既提高了估计精度，又具有较好的实时处理能力。 极大似然法是基于概率论中极大似然估计原理的一种参数估计方法，它假设观测到的数据是具有最大概率的，通过最大化似然函数来估计参数。这是一种在统计学中广泛使用的辨识方法，常用于复杂系统的参数估计。 系统定阶是一个确定系统模型阶数的过程，简单来说，就是确定模型中有多少个参数是独立的。系统定阶对于模型的准确性和复杂度有着重要影响，一个过高阶数的模型可能会包含过多的噪声，而过低阶数的模型则可能会丢失重要信息。 在资源文件名称列表中提到的'系统辨识实验'，可能包含了文档中提到的MATLAB程序源码，这些源码可能涵盖了上述所有提到的算法实现，以及用于验证算法性能和准确度的实验数据和结果。 总结来说，这份系统辨识大作业不仅提供了丰富的理论知识和方法应用，还结合了实际编程实践，是一个非常有教育意义的IT行业学习资源。"