飞机系统识别是飞行器研究领域的一个重要课题，其核心目标是基于不完整或有噪声的观测数据，构建准确的数学模型以模拟飞行器的物理特性。这一过程对于理解飞行器的动态行为、提高飞行安全性和性能具有重大意义。 飞机系统识别的工作原理可以概括为以下步骤：首先是数据收集，包括飞行器在各种工况下的输入（例如控制面的偏转角度）和输出（如飞行姿态的变化）。通过这些数据，科学家们能够估计出系统中的未知参数，并构建数学模型。由于实际观测总是存在噪声和局限性，因此系统识别过程通常涉及到对数据的大量处理和分析。 系统识别在动态系统中面临若干挑战。飞行器作为一个典型的多输入多输出（MIMO）、非线性动态系统，其空气动力学特性是复杂且随时间变化的。在飞行中，直接测量作用于飞行器上的力和力矩是非常困难的，往往需要根据飞行器响应的测量数据来推断。此外，飞行器测量数据的噪声水平很高，传感器也有实际的使用限制。物理量（如速度、加速度等）的测量和变化很难在飞行中独立进行。 通过飞机系统识别可以得到关于飞行器稳定性和控制能力的数值结果。例如，俯仰力矩模型的结果能够提供关于俯仰力矩偏差、静稳定性、动态稳定性和阻尼或俯仰控制效力的估计。在这些分析中，统计不确定性（误差界限）会被计算并包含在模型结果中，以帮助评估模型预测的可信度。 NASA兰利研究中心的Gene Morelli博士于2011年11月的演讲中，详细介绍了飞机系统识别的框架和流程，其中包括概述、程序和结果、应用、使用SIDPAC软件的演示，最后是结论和进一步研究的参考文献。 在程序和结果部分，Morelli博士具体讲解了如何使用飞行器输入输出数据来估计数学模型中未知参数的方法。他提出了两种识别方法：方程误差方法和输出误差方法。方程误差方法关注的是参数估计的直接准确性，而输出误差方法则关注模型预测输出与实际观测值之间的拟合。Morelli博士通过实例展示了这些方法在飞行器模型识别中的应用。 在演示环节，Morelli博士使用了SIDPAC软件（System Identification for Aerospace and Mechanical Systems with Applications to Control）来展示系统识别过程。SIDPAC是一个由NASA开发的软件工具包，它提供了一种对飞行器物理特性进行建模和识别的方法。该软件允许研究人员输入飞行数据，并使用迭代非线性优化技术输出飞机系统的数学模型。 应用方面，飞机系统识别在飞行器设计、测试和飞行控制中具有广泛的应用。例如，它可以帮助设计者优化飞行器的气动布局，预测飞行器在不同条件下的表现，以及在飞行控制系统中准确地模拟飞行器动态行为。 总结起来，飞机系统识别是一个复杂的工程问题，它依赖于高级的数学模型和计算技术来解决现实世界中的动态系统建模问题。由于飞行器固有的复杂性，系统识别方法需要能够处理非线性、多变量动态问题，并能够在有限的数据和噪声条件下提供可靠的参数估计。随着计算能力的提升和算法的完善，飞机系统识别在未来的航空工程领域中的应用将会更加广泛和深入。

英国曼彻斯特大学上课的系统识别讲义，高清全英语版本，内容详细，深入浅出

本文是以在USB设备侧实现对多套USB配置信息的支持，同时利用微软定义的MODs消息作为基础，以实现USB设备自动识别WIN8系统的目的。

Frequency Domain System Identification Toolbox——For Use with MATLAB

基于kalman滤波的逆系统识别.可以识别IIR和FIR系统。对FIR系统识别效果更好

SysIdentPy是一个Python系统模块，用于使用基于numpy构建的NARMAX模型进行系统识别，并根据3条款BSD许可进行分发。 该项目由Wilson RL Junior，Luan Pascoal C. Andrade和Samir AM Martins在系统识别学科的项目中启动。 塞缪尔（Samuel）于2019年初加入，此后做出了贡献。 文献资料 网站： ： 例子 SysIdentPy现在支持NARX神经网络和常规估计器，例如sklearn估计器和Catboost。 范例 from torch import nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt from sysidentpy . metrics import mean_squared_error fro

matlab中his变换代码FROLSI鉴定 撰写人：Renato Naville Watanabe 用于执行离散非线性系统识别和分析的文件 编写该存储库中的文件以执行非线性系统的系统识别。 可以在中找到更新的版本。 所使用的方法是斯蒂芬·比林斯（Stephen Billings）及其小组开发的称为正交最小二乘正向回归（FROLS）的算法。 除了v2struct.m文件（用于处理来自Matlab的结构）外，所有文件都是由我Renato Naville Watanabe编写的。 如何使用档案 将所有文件下载到同一目录中。 该文件被写入到MATLAB:registered:平台上运行，所以如果你想在MATLAB:registered:运行它们，你将需要MATLAB:registered:软件的许可证。 要运行计算广义频率响应函数（GFRF）和非线性输出频率响应函数（NOFRF）的功能，您将需要MATLAB:registered:符号数学工具箱:trade_mark:的许可。 将所有文件下载到同一目录后，请运行FROLSTest.m文件以执行示例。 GNU八度 尽管所有的文件都写在MATLAB:registered:，他们在自由软件GNU八度同样出色的工作。 要在Octave中使用此存储库中的文件，您必须已安装符号包（）

compare_run.m 是主文件。 此代码调用三个函数 - a) apsa.m 和 b)eff_apsa.mc)lms.m。 它计算函数在不同 N 上执行所花费的时间。 它绘制了两个函数在不同 N 上所用的时间。 这里 L 固定为 5。系统函数是预定义的。 绘图显示 Eff_apsa 算法如果比 apsa 算法有效。 随着 N 的增加，计算时间的差异也会增加

在这个模拟中，我只使用了一种名为最小均方 (LMS) 的算法来进行系统识别任务。 它是为适应信号处理新手而设计的。 您可以非常轻松地为 CLMS、NLMS、LMF、qLMS 甚至 FLMS 等修改此示例。

narx的matlab代码IWAI2020 onlinesysid 题为论文的代码和实验 “通过最小化自由能在Duffing振荡器中进行在线系统识别” ， 在...上提出。 内容 FEM_prederror.ipynb和FEM_simerror.ipynb是Jupyter笔记本，其中包含本文所述的方法。 第一个是一步式提前预测误差实验，另一个是模拟误差实验。 它使用此处提供的一个自定义节点“ NLARX”（ NLARX-node文件夹）。 如果未安装Jupyter，则可以通过在浏览器中打开FEM_prederror.html或FEM_simerror.html来阅读笔记本。 PEM_prederror.m和PEM_simerror.m是使用Matlab的系统识别工具箱实现的基准方法。 训练后的模型存储在models/narx_sigmoidnet4.mat 。 可以通过results/results_narx_sigmoidnet4_ksteppred.mat或results/results_narx_sigmoidnet4_simulation.mat直接加载results/resu