濾波與系統辨識：最小二乘法

出版者的話
譯者序
前言
符號和表示
縮略語對照表

第1章 概論1

第2章 線性代數4
2.1 簡介4
2.2 向量4
2.3 矩陣6
2.4 方陣10
2.5 矩陣分解13
2.6 線性最小二乘問題15
2.7 加權線性最小二乘問題19
2.8 總結19
習題20

第3章 離散時間信號和系統22
3.1 引言22
3.2 信號22
3.3 信號變換24
3.4 線性系統29
3.5 系統之間的相互作用41
3.6 總結43
習題43

第4章 隨機變數和信號45
4.1 引言45
4.2 隨機變數描述45
4.3 隨機信號51
4.4 功率譜54
4.5 最小二乘估計特性56
4.6 總結62
習題62

第5章 卡爾曼濾波64
5.1 引言64
5.2 漸近觀測器65
5.3 卡爾曼濾波器問題67
5.4 卡爾曼濾波器和隨機最小二乘68
5.5 卡爾曼濾波和加權最小二乘71
5.6 固定間隔平滑80
5.7 線性時不變系統的卡爾曼濾波器82
5.8 估計未知輸入的卡爾曼濾波器84
5.9 總結87
習題87

第6章 譜估計與頻率回應函數90
6.1 引言90
6.2 離散傅裡葉變換90
6.3 譜洩露93
6.4 快速傅裡葉變換演算法95
6.5 信號頻譜的估計96
6.6 頻響函數的估計及頻譜擾動98
6.7 總結102
習題103

第7章 輸出誤差的參數模型估計104
7.1 引言104
7.2 估計線性時不變狀態空間模型參數的問題105
7.3 MIMO線性時不變狀態空間模型的參數化107
7.4 輸出誤差代價函數114
7.5 數值參數估計116
7.6 估計精度分析122
7.7 色雜訊測量處理123
7.8 總結125
習題125

第8章 預測誤差參數模型估計127
8.1 引言127
8.2 用於估計狀態空間模型的預測誤差方法128
8.3 SISO系統的特定模型參數132
8.4 SISO系統模型誤差定量分析138
8.5 閉環系統估計問題142
8.6 總結144
習題144

第9章 子空間模型識別146
9.1 概述146
9.2 確定系統的子空間模型識別146
9.3 白測量雜訊下的子空間模型識別153
9.4 利用測量變數156
9.5 有色測量雜訊的子空間識別法157
9.6 存在過程和測量雜訊情況下的子空間識別方法160
9.7 閉環資料的子空間識別方法168
9.8 總結170
習題170

第10章 系統識別迴圈172
10.1 引言172
10.2 實驗設計173
10.3 數據預處理183
10.4 模型結構的選擇185
10.5 模型驗證191
10.6 總結193
習題194
參考文獻196