参数估计在通过数学模型（如统计概率分布函数、参数动态模型和基于数据的Simulink）准确描述系统行为方面起着关键作用万博1manbetx®模型。
提高统计模型的准确性可能涉及估计：
- 概率分布的参数，如正态分布的平均值和标准差
- 回归模型的回归系数，如\（y=a'x\）
有关详细信息，请参阅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多种不同的概率分布，包括正态分布、威布尔分布、伽马分布、广义帕累托分布和泊松分布。工具箱还支持线性的和非线性回归.
创建精确的参数化动态模型可能涉及估计：
- 传递函数的系数，包括ARX、ARMAX、Box-Jenkins和输出误差
- 状态空间矩阵的项
- 常微分方程或具有参数约束的结构良好系统的系数（灰箱系统识别）
- 非线性动态系统的回归系数、饱和水平或死区极限，包括非线性ARX和Hammerstein-Wiener
有关详细信息，请参阅系统识别工具箱™，它通过线性和非万博1manbetx线性参数动态模型的参数估计来支持这些任务。
Simulink模型参数估计的常见任务包括：万博1manbetx
- 输入和处理输入输出测试数据，如直流电机的电压输入和转子速度输出
- 指定要估计的模型参数和初始条件，如电机电阻和惯性
有关详细信息，请参阅万博1manbetxSimulink设计优化™，它通过一个交互万博1manbetx式工具支持这些参数估计任务，该工具可帮助您配置、操作和运行Simulink优化问题。万博1manbetx
