说明：系统辨识的最小二乘递推算法、辅助变量法、增广最小二乘法及偏差补偿法的matlab程序设计实例。

最小二乘法 最小二乘辨识 递推辅助变量 补偿偏差 最小二乘-辨识

说明：极大似然参数辨识，以及递推的极大似然参数估计应用示例（加上有色噪声）。

极大似然 参数辨识 参数辨识-噪声 极大似然估计 似然

说明：在matlab/simulink下用S-function实现了用递推最小二乘法的系统在线辨识，对象是开关磁阻电动机，在转矩和转速可测的前提下，得出转动惯量，摩擦系数和负载转矩的在线辨识。

S-function 最小二乘法 在线辨识

说明：递推最小二乘参数辨识，适用于ARMA模型，锂电池等效电路模型参数辨识时使用。

最小二乘 参数辨识 ARMA模型 锂电池

说明：matlab在系统辨识中的应用此处为递推的极大似然法应用的源代码及运行后结果（包括图像）

递推极大似然 极大似然 likelihood 极大似然法 maximum-likelihood

说明：递推的极大似然估计算法求解系统辨识问题，输入为M序列，噪声影响可调

递推极大似然 极大似然--ICA 估计算法 极大似然估计 M序列似然

说明：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。

递推最小二乘估计 RLS

说明：递推极大似然估计法参数辨识的matlab源码

极大似然估计 parameter-recursive 极大似然估计法 likelihood 参数辨识

说明：此算法为最小二乘参数估计的递推算法。运行后得到辨识参数：a1= -1.4981， a2= 0.7038， b1= 1.0476， b2= 0.4704。

参数-辨识 参数估计

说明：系统仿真和辨识，包括递推最小二乘法ＲＬＳ和目前先进的辨识理论，适合于系统仿真用.

辨识系统 辨识仿真 RLS仿真 rls辨识 系统辨识matlab