CH4 极大似然辨识
1 CH4 极大似然辨识
第4章 极大似然法辨识方法 要点： ·极大似然法辨识概念 ·动态系统模型参数的极大似然估计 ·协方差阵未知时的极大似然参数估计 ·递推的极大似然参数估计 ·似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析 难点： ·协方差阵未知时的极大似然参数估计 ·似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析
2 第4章 极大似然法辨识方法 要点： •极大似然法辨识概念 •动态系统模型参数的极大似然估计 •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •递推的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析 难点： •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析
第4章 极大似然法辨识方法 4 4.3 结 动态 引 习 递推的极大似然参数估 言 计 温 极大似然参数辨识原理
3 小 结 习 题 退 出 4.4 递 推 的 极 大 似 然 参 数 估 计 4.3 动态 系统 参数 模型 的极 大似 然估 计 4.2 极 大 似 然 参 数 辨 识 原 理 第4章 极大似然法辨识方法 4.1 引 言
4.1引言 极大似然法是现代辨识的参数估计方法之一。它是由 Fisher发展起来的，其基本思想可追溯到高斯(1809年) 。这种估计方法用于动态系统辨识，可以获得良好的估计 效果。 除了相关分析法的古典辨识方法之外，前面已经讨论过 两类现代辨识方法，一类是最小二乘方法，另一类是梯度 校正法。它们不仅计算简单，而且参数估计量具有许多优 良的统计性质，对噪声特性的先验知识要求也不高。本章 主要讨论极大似然辨识方法，这类辨识方法的基本思想与 前两类方法完全不同。对于极大似然法来说，需要构造一 个以测量数据和未知参数有关的似然函数，并通过极大化 这个函数获得模型的参数辨识
4 4.1 引言 极大似然法是现代辨识的参数估计方法之一。它是由 Fisher发展起来的，其基本思想可追溯到高斯(1809年) 。这种估计方法用于动态系统辨识，可以获得良好的估计 效果。 除了相关分析法的古典辨识方法之外，前面已经讨论过 两类现代辨识方法，一类是最小二乘方法，另一类是梯度 校正法。它们不仅计算简单，而且参数估计量具有许多优 良的统计性质，对噪声特性的先验知识要求也不高。本章 主要讨论极大似然辨识方法，这类辨识方法的基本思想与 前两类方法完全不同。对于极大似然法来说，需要构造一 个以测量数据和未知参数有关的似然函数，并通过极大化 这个函数获得模型的参数辨识
据此，极大似然法通常要求具有能够写出输出量的条 件概率密度函数的先验知识，因而，计算工作量较大。 但是，极大似然参数估计方法可以对具有有色噪声的系 统模型进行辨识，在动态系统辨识中有着广泛的应用。 它和最小二乘法以及预报误差方法存在着一定的联系。 本章首先介绍极大似然参数辨识原理；其次讨论动态系 统模型参数的极大似然估计，其中包括系统动态模型及 噪声模型的分类与特点、极大似然估计与最小二乘估计 的关系、协方差阵未知时的极大似然参数估计：最后， 讨论递推的极大似然参数估计，其中包括极大似然递推 算法的原理及方法、对开发的似然递推法辨识MATLAB仿 真程序进行了剖析
5 据此，极大似然法通常要求具有能够写出输出量的条 件概率密度函数的先验知识，因而，计算工作量较大。 但是，极大似然参数估计方法可以对具有有色噪声的系 统模型进行辨识，在动态系统辨识中有着广泛的应用。 它和最小二乘法以及预报误差方法存在着一定的联系。 本章首先介绍极大似然参数辨识原理；其次讨论动态系 统模型参数的极大似然估计，其中包括系统动态模型及 噪声模型的分类与特点、极大似然估计与最小二乘估计 的关系、协方差阵未知时的极大似然参数估计；最后， 讨论递推的极大似然参数估计，其中包括极大似然递推 算法的原理及方法、对开发的似然递推法辨识MATLAB仿 真程序进行了剖析