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パラメトリックな手法東京工業(yè)大學(xué)機(jī)械制御システム専攻山北昌毅確定系のパラメータ推定（１）ARＸモデルの場合（一括最小自乗法）確定系のパラメータ推定（２）ARＸモデルの場合（最も簡単な逐次推定法）[射影法][性質(zhì)]略証確定系のパラメータ推定（３）ARＸモデルの逐次最小自乗法確定系のパラメータ推定（３）’

逆行列の補(bǔ)題確定系のパラメータ推定（４）確定系のパラメータ推定（５）(持続勵振（ＰＥ）條件

（PersistentlyExcitation）物理モデルを用いたパラメータ同定（１）物理モデルを用いたパラメータ同定（２）物理モデルを用いたパラメータ同定（３）推定量の性質(zhì)簡単なシステムの不偏推定値確率変數(shù)の収束に関する性質(zhì)確率系のパラメータ同定（１）外亂のあるARＸモデルの場合（一括最小自乗法）確率系のパラメータ同定（２）確率系のパラメータ同定（３）補(bǔ)助変數(shù)（InstrumentalVariable)法(1)補(bǔ)助変數(shù)（InstrumentalVariable)法(2)出力の予測22最小分散推定値推定したいパラメータ観測量評価関數(shù)を最小にする推定値條件付き期待値と等価（の分布の種類によらず）推定量推定ルール23証明期待値をとると24続きこれが最小になるのはの時。が最小分散推定値となるつまり、と無関係出力の予測（１段先予測器）（１）出力の予測（１段先予測器）（２）出力の予測（１段先予測器）（３）予測誤差確率系の逐次パラメータ同定（１）ARMAXモデルのパラメータ同定（拡張最小自乗法）確率系の逐次パラメータ同定（２）確率系の逐次パラメータ同定（２）ノイズが特殊なモデルで表現(xiàn)できる場合（ＡＲＡＲＸモデル）一般化最小自乗法（GLS:GeneralizedLeastSquare）參考文獻(xiàn)L.Lung:SystemIdentification,PrenticeHallPTR(1987)G.C.Coodwin,K.S.Sin:AdaptiveFilteringPredictionandControl,Prentice-Hall(1984)相良

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