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出版者:Prentice Hall

作者:Lennart Ljung

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:1999-1-8

价格:USD 148.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780136566953

丛书系列:

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《系统辨识：揭秘未知动态的艺术》 在科学研究与工程实践的广阔领域，我们时常面临着对复杂系统行为的理解与掌控的挑战。这些系统，无论是庞大的宇宙天体，精密的生物机体，还是复杂的经济模型，甚至是日常的电子设备，它们的内部运作机制往往隐藏于错综复杂的因果关系之中，不易直接洞察。我们无法亲手构建或完全知晓其内在规律，但却迫切需要对其进行预测、控制、优化，甚至设计。正是在这样的背景下，“系统辨识”作为一门核心学科应运而生，它提供了一套严谨而强大的方法论，帮助我们从观察到的输入输出数据中，揭示隐藏在系统之下的真实动态模型。 《系统辨识：揭秘未知动态的艺术》并非一本理论空谈的书籍，而是一场关于如何“看见”未知的科学探索之旅。它深入浅出地阐释了系统辨识的基本原理，从最基础的数学概念入手，逐步引导读者理解如何将现实世界中的系统转化为数学语言，并在此基础上运用一系列先进的算法来构建描述其行为的模型。这本书的核心在于，它教授的不是“是什么”，而是“如何做”——如何从看似杂乱无章的测量数据中，提取出清晰、准确、能够代表系统本质的数学模型。 本书的第一部分，将带您走进系统辨识的殿堂，奠定坚实的理论基础。您将学习到如何精确地定义一个系统，以及系统辨识在不同科学和工程领域中所扮演的关键角色。我们将探讨各种类型的系统，从线性的、时不变的系统，到更为复杂的非线性、时变系统，理解它们各自的特点以及在建模过程中可能遇到的挑战。同时，本书也会详细介绍系统辨识的整个流程，包括数据采集、预处理、模型结构的选取、参数估计、模型验证等关键步骤，让您对整个辨识过程有一个全面的认识。 在掌握了基础概念之后，第二部分将深入探讨各种经典的系统辨识算法。您将接触到基于时域的方法，如最小二乘法及其各种变种，它们是如何在统计学原理的指导下，有效地估计系统模型参数的。我们还将介绍频率域的辨识技术，理解如何在信号的频率特性中挖掘系统的动态信息。此外，本书还会详细讲解现代系统辨识中不可或缺的工具，例如卡尔曼滤波及其扩展形式，它们在处理带有噪声的动态系统时展现出强大的能力。您将学习如何根据不同的系统特性和数据质量，选择最适合的算法，并理解不同算法的优劣之处。 理解了算法的原理，本书的第三部分便将重点放在了模型结构的选取与验证上。一个不恰当的模型结构，即使参数估计得再精确，也无法真实地反映系统行为。我们将探讨如何根据对系统的先验知识以及数据的特点，选择合适的模型结构，例如ARX、ARMAX、OE、BJ等模型，理解它们的数学表达形式及其适用范围。更重要的是，本书将教会您如何 rigorously 评估模型的质量。您将学习各种模型验证的技术，例如残差分析、预测误差比较、交叉验证等，确保您构建的模型不仅在已知数据上表现良好，而且能够泛化到未知的场景，做出准确的预测。 《系统辨识：揭秘未知动态的艺术》的价值在于其高度的实用性。书中穿插了大量实际案例，覆盖了从控制工程、信号处理、到生物医学工程、甚至经济学等多个学科领域。这些案例将帮助您将理论知识转化为解决实际问题的能力，理解如何在真实的工业生产、科学实验或复杂系统中应用系统辨识的技术。您将看到，如何通过系统辨识，实现对机器人手臂的精确控制，如何优化通信系统的性能，如何理解疾病的传播规律，以及如何预测股票市场的波动。 本书还关注了在实际应用中常常遇到的挑战，例如噪声的影响、数据的非线性、模型的选择偏见等，并提供了相应的解决策略。它鼓励读者进行批判性思考，理解模型的不确定性，并如何量化和管理这种不确定性，从而做出更明智的决策。 总而言之，《系统辨识：揭秘未知动态的艺术》是一本为渴望理解和控制复杂动态系统的人们而写的指南。它将为您打开一扇通往未知领域的大门，赋予您从数据中发现规律、构建模型、并最终掌控系统的强大能力。无论您是经验丰富的工程师，还是初涉科学研究的学生，都能在这本书中找到启发和实用的工具，将系统辨识的艺术融入您的实践之中，从而在各自的领域取得突破。

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**评价四：** 《System Identification》这本书，就像一位耐心细致的向导，带领我穿越了系统辨识的复杂迷宫。我最初对系统辨识的理解非常零散，零散到甚至无法组织起一个完整的概念。然而，这本书从最基础的定义开始，一步步构建起一个清晰而坚实的知识体系。我尤其欣赏作者在解释各种辨识算法时的类比和比喻。他会用生活中的例子来解释那些抽象的数学公式，比如用“猜谜游戏”来类比参数估计，用“盲人摸象”来解释模型不确定性。这些生动的比喻，极大地降低了理解门槛，让我能够轻松地掌握那些原本以为非常困难的概念。书中关于模型验证的章节，更是让我受益匪浅。作者强调了模型验证不仅仅是计算几个误差指标，更重要的是要理解模型的局限性，以及它在不同工况下的表现。他介绍了多种模型验证的方法，并解释了如何根据实际需求选择最合适的验证策略。这种严谨的科学态度，让我深刻体会到系统辨识的精髓所在。这本书不是那种可以一目十行读完的书，它需要你静下心来，细细品味，反复思考。每一次重读，我都能发现新的理解和感悟。对于任何想要深入理解系统辨识，并将其应用于实际问题的人来说，这本书绝对是不可或缺的。

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**评价八：** 《System Identification》这本书，如同一个经验丰富的导师，耐心地引导我进入了系统辨识的奇妙世界。在我最初接触这个领域时，我感到非常困惑，各种复杂的数学概念和模型让我不知所措。然而，这本书以一种极为友好的方式，将那些看似难以理解的概念一一解构，并用清晰的语言和生动的图示进行解释。我尤其欣赏作者在介绍模型辨识中的“过拟合”和“欠拟合”问题时所做的细致讲解。他用形象的比喻，将这两种模型偏差的概念描绘得淋漓尽致，让我深刻理解了模型过于简单或过于复杂所带来的负面影响。书中关于如何避免这些问题的策略，如交叉验证、正则化等，也都得到了详细的阐述和实际案例的支持。这使得我在实际建模过程中，能够更加谨慎地权衡模型的复杂度和拟合度，从而构建出更具泛化能力的模型。此外，书中关于辨识算法的数值稳定性和计算效率的讨论，也给我留下了深刻的印象。作者并没有回避这些实际工程中至关重要的问题，而是详细分析了不同算法的数值特性，并给出了提高数值稳定性和计算效率的建议。这本书的价值，在于它不仅仅是传递知识，更是在传递一种解决问题的思维方式和科学精神。

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**评价七：** 我一直认为，在工程领域，能够准确地描述和预测系统行为的能力，是解决复杂问题、提升系统性能的关键。而《System Identification》这本书，正是系统性地教授了这项技能。它以一种非常系统和全面的方式，涵盖了从基础概念到高级应用的所有重要方面。我特别喜欢作者在讲解模型辨识算法时，所展现出的严谨性和深度。他不仅仅是给出了公式，更深入地剖析了算法背后的数学原理、收敛条件以及潜在的陷阱。例如，在介绍递归最小二乘法时，他详细解释了其如何通过不断更新模型参数来适应系统变化，并讨论了其在实际应用中可能遇到的“遗忘因子”选择问题，以及如何通过适当的调整来平衡模型对近期数据的敏感度和对长期行为的捕捉能力。书中关于模型结构辨识的章节，更是让我眼前一亮。作者深入探讨了如何确定模型的阶数，如何选择合适的模型结构（如AR、ARMA、ARX、ARMAX等），以及如何利用信息准则来辅助模型选择。这使得我在面对未知系统时，不再感到迷茫，而是能够有条不紊地进行模型结构的探索。这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思想、提升能力、拓展视野的宝典。

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**评价五：** 在我的研究生涯中，我曾多次试图深入理解系统辨识的理论和实践。然而，许多资料都过于晦涩，要么充斥着我难以理解的数学推导，要么就停留在非常表面化的描述。直到我接触到《System Identification》这本书，我才找到了那盏指引我前行的明灯。这本书的作者，无疑是一位在系统辨识领域有着深厚造诣的专家，他不仅拥有卓越的理论功底，更具备将复杂知识转化为易于理解的语言的能力。我特别赞赏书中对模型辨识过程中出现的各种挑战的深入剖析，例如数据噪声的影响、模型结构选择的困难、以及参数估计的收敛性问题。作者并没有回避这些难题，而是以一种坦诚的态度，详细介绍了应对这些挑战的各种策略和技巧。比如，在处理噪声数据时，他不仅介绍了滤波器的作用，还深入探讨了不同类型噪声对辨识结果的影响，以及如何通过选择合适的模型和辨识算法来降低噪声的干扰。此外，书中关于辨识算法的比较分析，也让我耳目一新。作者并没有仅仅罗列各种算法，而是深入地比较了它们在计算复杂度、收敛速度、鲁棒性等方面的优劣，并给出了在不同场景下如何选择最合适算法的建议。这使得我能够更具针对性地选择适合自己问题的辨识方法。

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**评价二：** 《System Identification》这本书对我来说，简直就像是一场智慧的盛宴。我之前在工作中接触过一些数据分析的任务，但总感觉缺乏一个系统性的框架来指导我的建模过程。这本书恰好填补了这个空白。它并非一本简单的工具书，而是提供了一种全新的思维方式。作者并没有一开始就抛出复杂的数学模型，而是从实际问题的提出开始，引导读者思考“我们需要建立什么样的模型来描述这个系统？”、“我们拥有的数据是否足以支撑这个模型？”、“如何评估模型的优劣？”等等这些根本性的问题。在探讨各种辨识算法时，作者的讲解方式非常独特，他会先抛出一个问题，然后介绍一种方法来解决这个问题，再分析这种方法的局限性，接着引出更优的解决方案。这种“问题-解决方案-再优化”的模式，让我觉得学习过程非常有条理，也更具挑战性。书中的一些章节，例如关于模型结构的确定，给我留下了深刻的印象。作者详细阐述了不同模型阶数选择的权衡，以及过拟合和欠拟合的风险，这对于避免在实际建模中走弯路至关重要。他还介绍了许多实用的模型选择准则，如AIC、BIC等，并解释了它们在不同场景下的适用性。读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习一套技术，更是在学习一种科学的严谨态度和解决问题的哲学。它教会我如何批判性地看待数据，如何审慎地选择模型，以及如何不断地迭代和优化。

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**评价六：** 《System Identification》这本书，对我而言，是一次关于“如何从不完美的数据中提取有价值信息”的深刻洗礼。在我以往的认知中，系统辨识似乎总是与精确、完美的数学模型联系在一起，但这本书却打破了我这种刻板印象。它让我明白，现实世界中的系统往往是复杂且不完美的，而系统辨识的真正意义在于，如何在这种不确定性中，构建出能够有效描述系统行为、并具备一定预测能力的模型。我尤其欣赏作者在介绍模型辨识流程时，所强调的“迭代”和“反馈”思想。他并没有将整个过程描述成一个线性的、一次性的任务，而是强调了在模型构建、参数估计、模型验证等各个环节之间，需要不断地进行反馈和调整。这种动态的视角，让我认识到系统辨识是一个持续优化的过程，而非一蹴而就的终点。书中关于模型辨识中“黑箱模型”和“白箱模型”的讨论，也让我受益匪浅。作者清晰地解释了两种模型的概念、优缺点以及适用场景，并给出了如何根据实际需求选择合适的模型类型的指导。这使得我在面对不同问题时，能够有更清晰的模型选择思路。这本书不仅仅是关于技术，它更是一种关于科学探索和工程实践的哲学。

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**评价三：** 作为一名在信号处理领域工作多年的工程师，我一直认为系统辨识是连接理论模型与实际工程应用的关键桥梁。然而，市面上关于系统辨识的书籍，很多都过于偏重数学理论，使得初学者望而却步，也让经验丰富的从业者感到晦涩难懂。直到我读了《System Identification》，我才真正领略到系统辨识的魅力。这本书的作者是一位非常有经验的实践者，他不仅仅是一个理论家，更是一个将理论付诸实践的大师。他用一种非常“接地气”的方式，将那些看似复杂的概念娓娓道来。我尤其喜欢书中关于实验设计的章节，它强调了在进行系统辨识之前，进行有效的实验设计的重要性。很多时候，我们拿到数据后才开始思考如何辨识，但这本书提醒我们，数据的质量和实验的设计直接影响到辨识结果的可靠性。作者详细介绍了如何选择合适的输入信号，如何确定采样频率，以及如何处理噪声等问题。这对于提高辨识精度和鲁棒性具有指导意义。此外，书中关于非线性系统辨识的部分，也给我带来了很多启发。传统的线性辨识方法在很多实际场景下已经无法满足需求，而这本书提供了多种处理非线性系统的方法，并配以丰富的案例分析。阅读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习一门技术，更是在与一位经验丰富的导师进行深入的交流。

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**评价一：** 当我翻开《System Identification》这本书时，我原本带着一种略微犹豫的心情。我对系统辨识这个领域了解不多，只知道它在工程、控制、经济等诸多领域扮演着至关重要的角色。然而，这本书以一种出乎意料的吸引力抓住了我的注意力。从第一章开始，作者就以清晰的语言和生动的例子，逐步揭开了系统辨识的面纱。书中不仅仅是罗列公式和理论，更重要的是，它阐述了“为什么”和“如何做”。作者对不同辨识方法的演进过程进行了详尽的梳理，从早期的经典方法，如最小二乘法，到后来更为复杂的模型，如状态空间模型和非线性模型，每一种方法的提出和发展都伴随着对前人不足之处的深刻洞察。我尤其欣赏作者在介绍每一种辨识方法时，都会详细解释其背后的数学原理，以及其在实际应用中的优缺点和适用范围。这使得我能够不仅仅是“知其然”，更能“知其所以然”。书中大量的图表和仿真结果展示，更是将抽象的理论具象化，让我能够直观地理解不同模型参数对系统行为的影响。我经常会停下来，仔细揣摩那些曲线的形态，思考它们背后所代表的物理意义。这种沉浸式的学习体验，让我对系统辨识的理解不再停留在表面，而是深入到了骨髓。书中的章节安排也十分合理，循序渐进，确保即使是初学者也能逐步掌握核心概念。对于那些想要深入了解如何从观测数据中构建准确模型的研究者和工程师来说，这本书无疑是一份宝贵的财富，它不仅提供了理论框架，更引导了实践的方向。

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**评价十：** 《System Identification》这本书，在我阅读的过程中，仿佛打开了我思维的一扇窗。我之前对系统辨识的理解，更多地局限于一些零散的算法和公式，而这本书则以一种系统性的视角，将整个领域编织成一张有机的知识网络。作者的叙述风格非常独特，他善于将抽象的数学概念与生动的物理意义相结合，使得那些原本枯燥的理论变得鲜活起来。我尤其喜欢书中关于“模型选择”的深入探讨。作者并没有给出一个放之四海而皆准的“最佳模型”，而是强调了模型选择是一个权衡和折中的过程，需要考虑数据的特点、系统的性质以及应用的需求。他详细介绍了各种模型选择准则，如赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息量准则（BIC）等，并解释了它们在不同场景下的适用性。这使得我在实际建模中，能够更加明智地选择最适合的模型结构。此外，书中关于“辨识算法的鲁棒性”的讨论，也让我印象深刻。作者深入分析了各种辨识算法在面对异常值、数据缺失等问题时的表现，并提出了相应的改进方法。这对于构建可靠的系统模型至关重要。这本书的价值，在于它不仅提供了技术上的指导，更是在培养一种严谨的科学思维和解决问题的能力。

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**评价九：** 这本书《System Identification》对我而言，不仅仅是一本关于技术知识的书，它更像是一次关于“如何理解和控制复杂系统”的深度探索。我之前一直认为，系统辨识是一个纯粹的数学问题，但这本书让我看到了它在实际工程应用中的巨大价值和挑战。作者在书中详细阐述了辨识过程中的各个关键步骤，从数据的采集和预处理，到模型结构的确定，再到参数的估计和模型的验证。每一个步骤都得到了细致入微的讲解，并配以大量的理论推导和实际案例。我尤其喜欢书中关于“模型不确定性”的讨论。作者并没有将模型视为一个完美的、精确的描述，而是强调了模型的不确定性，并介绍了如何量化和管理这种不确定性。这对于那些需要进行风险评估和决策的工程师来说，具有极大的指导意义。例如，书中关于置信区间的计算，让我能够理解模型参数的估计精度，从而更好地评估模型的可靠性。此外，作者还深入探讨了在线辨识和离线辨识的区别，以及它们各自的优缺点和适用场景。这使得我能够根据不同的应用需求，选择最合适的辨识策略。这本书的深度和广度，让我对系统辨识领域有了全新的认识。

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