系统辨识
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系统辨识与自适应控制MATLAB仿真
《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真(修订版)》从MATLAB仿真的角度出发，系统地介绍了系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真(修订版)》共6章，主要内容为：绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制（包括广义预测控制）、基于常规控制策略的自校正控制和非线性系统辨识与控制（包括神经网络和模糊控制）。书中每种算法都配有仿真实例、仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析，以便于读者深入理解和运用基本理论和算法。 -
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递推最小二乘估计（RLS）
好用的。系统辨识中，递推最小二乘估计（RLS）是辨识模型阶次的一个重要的算法。该程序通过实现该算法，得到模型阶次的估计值以及相关参数值。 -
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lms算法和rls算法
利用lms算法和rls算法，对通过给定系统h的随机信号进行自适应滤波，通过抽头w对系统进行逆辨识与辨识，同时产生MSE 即均方误差，来描述对信号恢复的效果。 -
系统辨识与自适应控制---MIMO系统递推最小二乘参数估计
系统辨识与自适应控制---MIMO系统递推最小二乘参数估计（本程序针对2入2出系统）
