滤波与系统辨识:最小二乘法_[荷]米歇尔·沃哈根（Michel Verhaegen）文森特·沃达特（Vincent Verdu_9787111606475

滤波和系统识别在通信、信号处理、控制以及其他工程领域中都有很重要的应用，用于对复杂系统建模。本书讨论了如何在这些技术中设计可靠的数值方法来重构系统的未知信息，尤其讨论了在线性状态-空间模型中，利用小二乘方法提升估计重构信息的复杂度。

本书主要阐述了线性代数和最小二乘问题在滤波和系统辨识领域的作用，适用于工程领域的研究生一年级的学生。从荷兰代尔夫特理工大学和特温特大学获得的经验来看，重读本科时期的线性代数、统计学和系统论等课程的相关资料，即可让学习本书成为进入研究生课程的理想开端。更为重要的是，线性代数中的几何概念和最小二乘的重要作用可以鼓舞学生们去了解滤波和系统辨识算法是怎样引出的，进而启蒙他们寻求新的算法。同时，本书也给学生们提供了一个了解应用数学是如何解决实际工程问题的机会。
本书内容可分为七讲
（1）第一讲：线性代数的介绍与回顾（第1、2章）
（2）第二讲：系统论和概率论回顾（第3、4章）
（3）第三讲：卡尔曼滤波（第5章）
（4）第四讲：频率响应函数估计（第6章）
（5）第五讲：状态空间的参数估计（第7、8章）
（6）第六讲：子空间模型辨识（第9章）
（7）第七讲：从理论到实际应用：系统辨识环（第10章）
本书作者认为，每讲之后，还应开设习题课，课上学生们在导师的指导下做一些相关的练习，这样传授知识的效果能显著地提高。同时，在习题课上，每个学生都有机会就与本课程相关的问题进行提问。在荷兰代尔夫特理工大学，本课程的教授方式是一个真实的案例研究，即应用本书涵盖的内容，通过测量输入和输出数据来确认一个数学模型。
本书作者已经在荷兰代尔夫特理工大学和特温特大学使用了这本书给硕士生讲课。来听课的学生来自各个系，包括：电子、机械、航天工程和应用物理。如今，作为滤波和辨识的基础课，本书已经成为代尔夫特大学系统与控制中心在系统与控制方面硕士课程体系的重要组成部分（http://www.dcsc.tudelft.nl）。本书的一部分也用于代尔夫特系统与控制研究所(DISC)的研究生教育项目。另外，Bernard Hanzon在奥地利维也纳技术大学担任访问学者时用了本书的一部分，Jonas Sjberg在瑞典查尔姆斯特理工大学时也把本书的一部分内容用于本科教学。
作者写这本书的缘由是希望他们的学生能像他们自己一样对滤波和系统辨识领域充满热情。尽管在书稿创作过程中这些学生起到了促进和核心作用，但业界同事通过紧密合作才实现了本书的最终版式和质量。为此，作者们对以下人士的建设性意见表示感谢，他们是：Dietmar Bauer (Technische Universtt Wien, Austria), Bernard Hanzon (University College Cork, Ireland), Gjerrit Meinsma (University of Twente, the Netherlands), Petko Petkov (Technical University of Sofia, Bulgaria), Philip Regalia (Institut National des Télécommunications , France), Ali Sayed (University of California, Los Angeles, USA), Johan Schoukens (Free University of Brussels, Belgium), Jonas Sjberg (Chalmers University of Technology, Sweden), and Rufus Fraanje (TU Delft).
特别感谢Niek Bergboer (荷兰马斯特里赫特大学)在开发Matlab软件和使用指南中做出的巨大贡献，非常有助于对本书辨识方法的描述。最后感谢博士生Paolo Massioni和 Justin Rice在校对和本书习题答案方面做出的努力。
关于本书教辅资源，只有使用本书作为教材的教师才可以申请，需要的教师可向剑桥大学出版社北京代表处申请，电子邮件solutions@cambridge.org。

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