参数估计在通过统计概率分布函数、参数动态模型和基于数据的Simulink等数学模型准确描述系统行为方面起着至关重要的作用万博1manbetx®模型。
提高统计模型的准确性包括:
- 概率分布的参数，如正态分布的均值和标准差
- 回归模型的回归系数，如\(y = a'x\)
有关更多信息，请参见统计和机器学习工具箱™，它支持这些和类万博1manbetx似的参数估计任务，具有40多个不同的概率分布，包括正态分布、威布尔分布、伽玛分布、广义Pareto分布和泊松分布。工具箱还支持万博1manbetx线性和非线性回归．
创建精确的参数动态模型需要估计:
- 传递函数的系数，包括ARX, ARMAX, Box-Jenkins和Output-Error
- 状态空间矩阵的项
- 具有参数约束的ode或结构良好系统的系数(灰箱系统辨识)
- 非线性动态系统的回归系数、饱和水平或死区限制，包括非线性ARX和Hammerstein-Wiener
有关更多信息，请参见系统辨识工具箱™，支持这些任务的万博1manbetx参数估计的线性和非线性参数动态模型。
Simulink模型参数估计的常见任务包括:万博1manbetx
- 输入-输出测试数据的输入和处理，如直流电机的电压输入和转子转速输出
- 指定要估计的模型参数和初始条件，如电机阻力和惯性
有关更多信息，请参见万博1manbetx仿真软件优化设计™，它通过一个交互万博1manbetx式工具支持这些参数估计任务，该工具可以帮助您配置、操作和运行您的Simulink优化问题。万博1manbetx
