系统全参数辨识+matlab+实现
利用Matlab进行系统辨识的基本步骤
利用Matlab进行系统辨识的基本步骤系统辨识是在工程领域中广泛应用的一项技术，它可以通过实验数据来推断系统的特性和行为。
Matlab作为一种强大的数值计算与数据可视化软件，在系统辨识领域也扮演着重要的角色。
本文将介绍利用Matlab进行系统辨识的基本步骤，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。
系统辨识的基本步骤可以分为数据采集、预处理、模型选择、参数估计和模型评估五个阶段。
下面将依次介绍每个阶段的具体步骤。
一、数据采集数据采集是系统辨识中至关重要的一步，它需要准备好合适的实验设备，并进行数据记录。
在Matlab中，可以利用数据采集卡或传感器等设备进行数据采集。
一般来说，需要采集输入信号和输出响应信号。
二、预处理预处理是为了提高辨识结果的准确性而对采集到的数据进行处理。
首先要检查数据是否存在异常值或噪声，如果有则进行滤波处理。
另外，还可以进行数据归一化、降采样和数值平滑等处理，以适应不同的辨识方法。
三、模型选择模型选择是在系统辨识过程中非常关键的一步。
在Matlab中，可以选择多种模型结构进行辨识，包括线性模型、非线性模型、时变模型和非参数模型等。
选择合适的模型结构要根据具体问题的要求和实际情况进行综合考量。
四、参数估计参数估计是确定系统辨识结果的过程，它可以通过最小二乘法或极大似然法等统计方法来估计模型的参数。
在Matlab中，可以使用现成的函数或自定义算法进行参数估计。
参数估计的结果可以用来表示系统的传递函数、状态空间模型或差分方程等。
五、模型评估模型评估是对辨识结果进行验证和优化的过程。
在Matlab中，可以利用辨识误差、残差分析和模型预测误差等指标来评估模型的质量。
如果评估结果不理想，还可以尝试调整模型结构或参数估计方法，进行迭代优化。
在实际应用中，系统辨识常常涉及到复杂的数学理论和算法。
Matlab作为一种集成了各类工具箱和函数的软件，可以大大简化系统辨识的步骤，提高辨识的效率和准确性。
Matlab中的系统辨识与参数估计技术
Matlab中的系统辨识与参数估计技术Matlab（Matrix Laboratory）是一款强大的数学软件，被广泛应用于科学计算、数据处理和工程设计等领域。
在实际工程项目中，经常需要通过已有的数据来推断系统的行为模型，这就涉及到系统辨识与参数估计技术。
本文将介绍在Matlab中使用系统辨识与参数估计技术的方法和步骤。
一、系统辨识与参数估计的概念系统辨识和参数估计是在给定输入输出数据的前提下，通过数学或统计方法来推断系统的动态模型和参数值的过程。
系统辨识旨在从实验数据中提取出模型的结构信息，而参数估计则是为了获得模型的具体参数值。
二、离散时间系统的辨识与参数估计对于离散时间系统，常用的辨识方法有ARX、ARMA和ARMAX等。
以ARX 模型为例，其数学表达式为：y(t) = -a(1)y(t-1) - a(2)y(t-2) - … - a(na)y(t-na) + b(1)u(t-1) + b(2)u(t-2) + … +b(nb)u(t-nb)其中，y(t)表示系统的输出，u(t)表示系统的输入，a和b分别是系统的参数。
在Matlab中，可以使用System Identification Toolbox来进行辨识和参数估计。
首先，需要将实验数据导入到Matlab中，然后根据数据的性质选择合适的辨识方法和模型结构。
接下来，使用辨识工具箱提供的函数，通过最小二乘法或最大似然估计等算法来得到系统的参数估计值。
三、连续时间系统的辨识与参数估计对于连续时间系统，常用的辨识方法有传递函数模型、状态空间模型和灰色系统模型等。
以传递函数模型为例，其数学表达式为：G(s) = num(s)/den(s)其中，num(s)和den(s)分别是系统的分子和分母多项式。
在Matlab中，可以使用System Identification Toolbox或Control System Toolbox 来进行连续时间系统的辨识和参数估计。
利用Matlab进行系统辨识的技术方法
利用Matlab进行系统辨识的技术方法一、引言系统辨识是研究系统动态特性的一个重要方法，它广泛应用于控制系统、信号处理、通信等领域。
利用Matlab进行系统辨识能够实现快速、准确的模型建立和参数估计。
本文将介绍在Matlab环境下常用的系统辨识技术方法及其应用。
二、系统辨识的基本概念系统辨识是通过对系统的输入和输出信号进行观测和分析，以推断系统的结构和参数。
一般来说，系统辨识包括建立数学模型、估计系统参数和进行模型验证三个步骤。
1. 建立数学模型建立数学模型是系统辨识的第一步，它是描述系统行为的数学表达式。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型和时变模型等。
2. 估计系统参数在建立了数学模型之后，需要通过对实验数据的分析，估计出系统的参数。
参数估计可以通过最小二乘法、极大似然估计法等方法实现。
3. 模型验证模型验证是为了确定估计得到的系统模型是否准确。
常用的方法有经验验证、残差分析、模型检验等。
三、常用的系统辨识技术方法1. 线性参数模型线性参数模型是最常用的系统辨识方法之一。
它假设系统具有线性特性，并通过估计线性模型的参数来描述系统。
在Matlab中，可以使用函数"arx"进行线性参数模型的辨识。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种非线性模型，它通过人工神经元的连接权值来描述系统行为。
在Matlab中，可以使用"nlarx"函数进行神经网络模型的辨识。
3. 系统辨识工具箱Matlab提供了丰富的系统辨识工具箱，包括System Identification Toolbox和Neural Network Toolbox等。
这些工具箱提供了各种方法和函数，方便用户进行系统辨识分析。
四、利用Matlab进行系统辨识的应用案例1. 系统辨识在控制系统中的应用系统辨识在控制系统中具有广泛的应用，如无人机控制、机器人控制等。
通过对系统进行辨识，可以建立准确的数学模型，并用于控制器设计和系统优化。
系统全参数辨识 matlab 实现
实用标准文案4. 设某物理量Y 与X 满足关系式Y=aX 2+bX+c ，实验获得一批数据如下表，试辨识模型参数a ，b 和c 。
（50分）报告要求：要有问题描述、参数估计原理、程序流程图、程序清单，最后给出结果及分析。
(1)问题描述：由题意知，这是一个已知模型为Y=aX 2+bX+c ，给出了10组实验输入输出数据，要求对模型参数a ，b ，c 进行辨识。
这里对该模型参数辨识采用递推最小二乘法。
(2)参数估计原理对该模型参数辨识采用递推最小二乘法，即RLS （ recurisive least square ），它是一种能够对模型参数进行在线实时估计的辨识方法。
其基本思想可以概括为：新的估计值)(ˆk θ=旧的估计值)1(ˆ-k θ+修正项 下面将批处理最小二乘法改写为递推形式即递推最小二乘参数估计的计算方法。
批处理最小二乘估计θˆ为Y T TΦΦΦ=-1)(ˆθ，设k 时刻的批处理最小二乘估计为：k T k k T k Y ΦΦΦ=-1)(ˆθ令111)]1()()1([)()(----+-=ΦΦ=k k k P k P T kT k ϕϕ K 时刻的最小二乘估计可以表示为k T k Y k P k Φ=)()(ˆθ=)]()()[(11k y k Y k P k T k ϕ+Φ-- =)]1(ˆ)()()[()1(ˆ--+-k k k y k K k Tθϕθ；式中)()()(k k P k K ϕ=，因为要推导出P(k)和K(k)的递推方程，因此这里介绍一下矩阵求逆引理：设A 、（A+BC ）和（I +B CA 1-）均为非奇异方阵，则111111)()(------+-=+CA B CA I B A A BC A 通过运用矩（3)程序流程图(如右图1所示）递推最小二乘法（RLS）步骤如下：已知：n、b n和d。
aStep 1 ：设置初值)0(ˆθ和P(0)，输入初始数据；Step2 ：采样当前输出y(k)、和输入u(k)Step3 ：利用上面式①②③计算)(k K、)(ˆkθ和)(k P；Step4 ：k→k+1，返回step2，继续循环。
利用Matlab进行系统辨识的技术方法
利用Matlab进行系统辨识的技术方法在Matlab中进行系统辨识的技术方法主要有参数估计法和非参数估计法两种。
1.参数估计法：参数估计法是通过拟合已知输入和输出数据的数学模型来估计系统的参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法（OLS）、最小二乘法（LSE）、最小二乘法（MLE）和极大似然估计法（MLE）等。
a) 最小二乘法（OLS）：OLS方法通过最小化实际输出与模型预测输出之间的误差平方和来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用lsqcurvefit函数来实现最小二乘法的系统辨识。
b) 最小二乘法（LSE）：LSE方法是通过最小化实际输出与模型预测输出之间的误差平方和来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用lsqnonlin函数来实现最小二乘法的系统辨识。
c) 最小二乘法（MLE）：MLE方法是通过最大化似然函数来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用mle函数来实现最大似然估计法的系统辨识。
2.非参数估计法：非参数估计法不需要事先指定系统的数学模型，而是直接根据输入和输出数据的统计特性进行系统辨识。
常用的非参数估计方法包括频域方法、时域方法和时频域方法等。
a) 频域方法：频域方法通过对输入和输出数据进行频谱分析来估计系统的频率响应。
常用的频域方法包括傅里叶变换、功率谱密度估计和频率响应函数估计等。
在Matlab中，可以使用fft函数和pwelch函数来实现频域方法的系统辨识。
b) 时域方法：时域方法通过对输入和输出数据进行时间序列分析来估计系统的时域特性。
常用的时域方法包括自相关函数估计和互相关函数估计等。
在Matlab中，可以使用xcorr函数来实现时域方法的系统辨识。
c) 时频域方法：时频域方法结合了频域方法和时域方法的优势，可以同时估计系统的频率响应和时域特性。
常用的时频域方法包括短时傅里叶变换和小波变换等。
在Matlab中，可以使用spectrogram函数和cwt函数来实现时频域方法的系统辨识。
使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法
使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法概述：系统辨识是指通过对已知输入输出数据的分析和处理，推断出系统的动态性质和数学模型的过程。
在科学研究、工程设计和控制应用中，系统辨识扮演着重要的角色。
而Matlab作为一种强大的数值计算和数据分析软件，为系统辨识提供了便利且高效的工具。
本文将介绍使用Matlab进行系统辨识的基本方法，并结合实例进行讲解。
一、数据采集与准备在进行系统辨识之前，首先需要采集到对应的输入输出数据。
一般来说，输入信号是已知的，可以通过外部激励或者系统自身的变动来获取；而输出信号则是根据输入信号通过系统响应得到的。
在采集数据时，需要注意数据的质量和采样频率的选择。
二、数据预处理在进行系统辨识之前，数据通常需要进行一些预处理，以去除噪声、平滑数据和调整时间序列等。
这可以通过Matlab中的数据处理函数和滤波器实现。
例如，可以使用高斯滤波器对数据进行平滑处理，或者使用降噪算法去除不必要的噪声。
三、参数估计参数估计是系统辨识的核心步骤之一，它通过对已知数据进行分析和处理，推断出系统的数学模型和参数。
在Matlab中，有多种方法和工具可供选择，如最小二乘法、最大似然法、系统辨识工具箱等。
这些工具可以根据不同的模型和数据类型灵活选择，并提供相应的算法和函数。
四、模型验证与优化根据估计得到的系统模型和参数，可以使用Matlab进行模型验证和优化。
模型验证是指将估计得到的模型与真实系统进行对比，检验其拟合程度和预测能力。
如果模型的拟合程度较差，则需要对参数进行调整和优化，以提高模型的准确性和稳定性。
五、模型预测与应用在系统辨识完成之后，可以使用得到的模型进行系统预测和应用。
通过对未知输入信号进行预测，可以得到相应的输出响应，进而实现对系统动态性质的分析和控制。
Matlab提供了丰富的预测和应用函数，例如时域模拟、频域分析、控制系统设计等，可以满足不同应用场景的需求。
六、案例分析为了更好地理解和掌握使用Matlab进行系统辨识的基本方法，下面通过一个简单的案例进行分析。
系统辨识理论及matlab仿真
系统辨识理论及matlab仿真系统辨识是一门评估和改进系统性能的研究领域，它利用外部观测数据对系统进行建模，使用这种模型来识别系统行为以及建议改进措施。
它结合了计算机科学、工程学、统计学和应用数学等多种学科的方法。
系统辨识的方法可以用于分析机器人系统、有限元素模型、分散系统和非线性系统等。
系统辨识理论是现代工程中最重要的技术，它能够有效地分析和模拟系统，以解决重大工程挑战。
系统辨识理论的基础可以回溯到20世纪40年代，当时大量研究的重点在于控制系统的设计与形成。
随着进步，它拓展到多种应用，其中包括一般系统建模和优化，以及系统健康监测，智能控制系统，复杂过程建模等等。
Matlab是一种基于矩阵的编程语言，它可以提供强大的工具来支持系统辨识理论的应用。
利用Matlab，可以非常方便地实现模型建模、数据处理、数值求解以及可视化等功能。
此外，它还提供了大量预定义函数，可以极大地简化系统辨识理论中所需要实现的功能，如参数估计、优化、数据验证等。
系统辨识理论和Matlab仿真在工程实践中应用十分广泛，其中最值得一提的有：（1）机器人控制：利用系统辨识理论和Matlab仿真，可以对机器人运动特性进行模型建模，并实现复杂的运动控制；（2）流体动力学：利用系统辨识理论和Matlab仿真，可以对流体动力学进行建模和模拟，以便改善和优化系统性能;（3）模糊控制：利用系统辨识理论和Matlab仿真，可以实现模糊控制系统的建模和仿真，用于实现智能控制等。
系统辨识理论和Matlab仿真的研究成果不仅可以改善系统性能，还可以用于展示系统原理及其实现。
以上是我关于系统辨识理论及Matlab仿真的研究结果及其应用。
经过以上介绍，可以看出系统辨识理论及Matlab仿真在工程应用中有重要的作用，它们为解决复杂工程问题提供了可行的解决方案。
然而，在实际应用过程中，系统辨识理论及Matlab仿真也存在一定的不足，比如误差控制方面的困难，这就要求我们不断改进和完善理论和技术，以提高系统的有效性和可靠性。
Matlab中的系统辨识和参数标识技巧
Matlab中的系统辨识和参数标识技巧引言：在工程和科学领域中，系统辨识是一项重要的任务。
通过对系统进行辨识和参数标定，我们可以建立数学模型来描述系统的行为。
在Matlab中，有许多工具和技巧可以用来进行系统辨识和参数标定。
本文将介绍一些常用的工具和技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、准备工作在进行系统辨识和参数标定之前，我们首先需要准备一些基本的工作。
首先，我们需要收集系统的输入和输出数据。
输入数据通常是对系统施加的激励信号，例如阶跃信号或随机信号。
输出数据是系统对输入信号的响应。
收集足够量的数据对于准确辨识系统非常重要。
其次，我们需要确保数据的质量。
在收集数据时，我们需要注意采样频率和信噪比。
采样频率要足够高，以捕捉系统的快速动态响应；信噪比要足够高，以避免噪声对数据的影响。
如果数据质量不高，将会使得系统辨识和参数标定的结果不准确。
二、线性系统辨识线性系统辨识是系统辨识领域中的一项基本任务。
在Matlab中，可以使用System Identification Toolbox来进行线性系统辨识。
首先，我们可以使用中自相关函数（cross-correlation）来计算输入和输出数据之间的相关性。
这可以通过Matlab中的xcorr函数实现。
相关性分析可以帮助我们了解系统的输入和输出之间的关系，为后续的系统辨识提供参考。
接下来，我们可以使用频域分析方法来对系统进行辨识。
其中一个常用的方法是基于频率响应函数的辨识方法，例如最小二乘法（Least Squares）等。
这些方法可以通过Matlab中的tfest函数来实现。
另外，我们还可以使用时域辨识方法，例如最小均方误差法（Least Mean Squares）等。
时域辨识方法通常通过求解线性方程组来确定系统的参数。
在Matlab中，我们可以使用lsim和inv函数来实现这些方法。
三、非线性系统辨识与线性系统不同，非线性系统的辨识更加复杂。
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实用标准文案4. 设某物理量Y 与X 满足关系式Y=aX 2+bX+c ，实验获得一批数据如下表，试辨识模型参数a ，b 和c 。
（50分）报告要求：要有问题描述、参数估计原理、程序流程图、程序清单，最后给出结果及分析。
(1)问题描述：由题意知，这是一个已知模型为Y=aX 2+bX+c ，给出了10组实验输入输出数据，要求对模型参数a ，b ，c 进行辨识。
这里对该模型参数辨识采用递推最小二乘法。
(2)参数估计原理对该模型参数辨识采用递推最小二乘法，即RLS （ recurisive least square ），它是一种能够对模型参数进行在线实时估计的辨识方法。
其基本思想可以概括为：新的估计值)(ˆk θ=旧的估计值)1(ˆ-k θ+修正项 下面将批处理最小二乘法改写为递推形式即递推最小二乘参数估计的计算方法。
批处理最小二乘估计θˆ为Y T TΦΦΦ=-1)(ˆθ，设k 时刻的批处理最小二乘估计为：k T k k T k Y ΦΦΦ=-1)(ˆθ令111)]1()()1([)()(----+-=ΦΦ=k k k P k P T kT k ϕϕ K 时刻的最小二乘估计可以表示为kT k Y k P k Φ=)()(ˆθ=)]()()[(11k y k Y k P k T k ϕ+Φ-- =)]1(ˆ)()()[()1(ˆ--+-k k k y k K kT θϕθ ；式中)()()(k k P k K ϕ=，因为要推导出P(k)和K(k)的递推方程，因此这里介绍一下矩阵求逆引理：设A 、（A+BC ）和()[()()](1)TP k I K k k P k ϕ=-- ②(1)()()1()(1)()T P k k K k k P k k ϕϕϕ-=+- ③（3)程序流程图 (如右图1所示）递推最小二乘法（RLS ）步骤如下： 已知：a n 、b n 和d 。
Step 1 ：设置初值)0(ˆθ和P(0)，输入初始数据； Step2 ：采样当前输出y(k)、和输入u(k)Step3 ：利用上面式①②③计算 )(k K 、)(ˆk θ和)(k P ； Step4 ：k →k+1，返回step2，继续循环。
图1 程序流程图(4) Matlab 仿真程序、输出参数估计值、参数估计变化轨迹图像、结果分析仿真程序如下：X=[1.01 2.03 3.02 4.01 5 6.02 7.03 8.04 9.03 10];Y=[9.6 4.1 1.3 0.4 0.05 0.1 0.7 1.8 3.8 9.0];%实验输入数据、实验输出数据syms a b c % 定义待辨识参数theta=[a;b;c]; %theta包含待辨识参数a，b，c theta1=zeros(3,1); %对象参数初始化P=10^6*eye(3) %构造初始P阵for k=1:10 %仿真步长范围1到10phi=[X(k)*X(k);X(k);1];%y=aX*X+bX+c=phi'*theta%theta=[a；b；c]；phi=[X(k)*X(k);X(k);1] K=P*phi/(1+phi'*P*phi); %递推最小二乘法K阵的递推公式theta=theta1+K*(Y(k)-phi'*theta1); %theta的递推公式P=(eye(3)-K*phi')*P; %递推最小二乘法P阵的递推公式theta1=theta; %theta的最终估计向量theta2(:,k)=theta; %theta估计向量矩阵化，目的是为了%下面的plot仿真图像输出endtheta1 %输出参数估计值plot([1:10],theta2) %输出参数逐步递推估计的轨迹图像xlabel('k'); %设置横坐标为步长k ylabel('参数估计a，b，c'); %纵坐标为估计参数a，b，c legend('a','b','c'); %标示相应曲线对应的参数axis([1 10 -10 20]); %设置坐标轴范围P =1000000 0 00 1000000 00 0 1000000输出参数估计值、参数估计变化轨迹图像：theta1 =0.4575-5.073413.371112345678910-10-55101520k参数估计a ，b ，c图 2 参数估计逐步变化轨迹图像结果分析：通过matlab 仿真可知，由递推最小二乘法辨识到的参数为：a=0.4575；b=-5.0734；c=13.3711所以Y=0.45752X -5.0734X+13.3711 。
通过输入输出的数据验算，模型参数a ，b ，c 的递推最小二乘估计在误差允许的范围内基本符合要求。
从上面参数估计逐步变化轨迹图像看出，参数a ，b ，c 的递推估计曲线变化比较明显，曲线也不够平滑，这可能是由于题目只给出了10组实验输入输出数据，数据长度不算大，导致了参数估计的误差增大和估计精度不够高。
2 怎样入门MATLAB经过多年的发展MATLAB的功能相当强大，积聚了当今世界上各行各业的顶级人士的精华。
要学好、用好MATLAB不是短期所能为的。
当然，要快速掌握它还是比较轻松的。
大致可以分为一下几个阶段。
2.1 MATLAB基本操作这个阶段的目的在于掌握M文件和M函数的编写，掌握MATLAB的语法规则。
对任何一门程序的掌握都是通过掌握该程序的语法来完成的。
语句的表达对于任何语言都是一样的，如：x+y,x^2,sqrt(x)等等，所以重点是掌握语言三种结构的描述方法：顺序结构、分支结构和循环结构。
只要知道了程序是怎么顺序执行的（有没有标号、结束时用分号还是不用还是逗号）、分支结构中的if语句和switch语句和循环结构中的for语句和while语句是怎么执行的，知道子程序的结构，那么你就基本掌握该语言了，至于类呀什么的，用到的时候再学。
在该阶段对于学习MATLAB比较好的书大致有[1] 张平.MATLAB基础应用简明教程[M].北京:航空航天大学,2001.TP213MA/Z278[2] 林雪松等.MATLAB7.0应用集锦[M].北京:机械工业出版社,2005.9. TP213MA/L534[3] 姚俊等.simulink建模与仿真[M].西安:西安电子科技大学,2002.8. TP213MA/Y2372.2 提高阶段当学了一种语言后，重在应用，不用很快就会生疏的。
这时，可以看看别人是怎么应用MATLAB来解决实际问题的，同时也学到了分析问题、解决问题的能力，以后用得到的。
可以看的书大致有[1] 胡守信等.基于MATLAB的数学实验[M].北京:科学出版社,2004. TP213MA/H499主要侧重于基本介绍。
[2] 刘福来等译.用Maple和MATLAB解决科学计算问题[M].高等教育出版社/施普林格出版社,1999.5. TP213MA/G144相对于对常微分方程描述较详细。
[3] 曾建军.MATLAB语言与数学建模[M].合肥:安徽大学出版社,2005.6. TP213MA/Z173 涉及的面多一些，在看完前两本后，可适当加强。
2.3 精通MATLABMATLAB包含的学科领域很广，包括的工具箱很多，对电气学科可能比较有用的工具箱大致有：神经网络工具箱、小波分析工具箱、模糊工具箱、控制工具箱、遗传算法、支持相量机工具箱、随机微分方程工具箱等等。
大致可以看以下的书籍[1] 陈永春.MATLABM语言高级编程[M].北京:清华大学出版社,2003. TP213MA/C354-2可只看GUI界面设计部分，是设计GUI入门好书。
[2] 邱晓林.基于MATLAB的动态模型与系统仿真工具—Simulink3.0/4.x[M].西安:西安交通大学出版社,2003.10.TP391.9/Q376该书有Simulink各个模块的使用说明，是学Simulink时的重要参考书。
[3] 黄永安,马路.MATLAB7.0/Simulink6.0建模仿真开发与高级工程应用[M].北京:清华大学出版社,2005.12.TP391.9/H686S函数是使用Simulink的最高境界，只需看本书对应的一章即可，只十几页。
2.4 参考书籍以下这些书籍是使用过程中的参考书，不必吃透，之后用到时翻翻，可能会提高程序代码的效率，编写出很多实用简洁的算法程序。
把它们当英语字典一样用就可以了。
《精通MATLAB7》或《精通MATLAB6》等等《MATLAB函数库查询辞典》3 MATLAB的一些使用算法参考书籍以下这些书籍中有当今很流行、很热门的算法的原始代码，程序都不长，很容易掌握，并为自己所用。
[1] 刘金琨.先进PID控制与MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2003.1.TP273/L587.2该书是使用程序设计控制算法最好的书籍（个人认为），并且该书还包括了各种实用、流行且很热的算法，比如：遗传算法、模糊、神经网络算法的基础原始程序，是学习这些算法编程的最佳选择。
[2] 刘金琨.滑模变结构控制与MATLAB仿真北京清华大学出版社,2005.10.TP273/L587.2-2主要涉及各种滑模控制，S函数与Simulink仿真，各种神经网络控制。
[3] 薛定宇.控制系统计算机辅助设计MATLAB语言与应用（2版）[M].北京:清华大学出版社,2005.7.TP273/X516a该书被一直被认为是控制理论仿真最好的书籍，设计的东东有神经网络PID的S函数仿真、遗传算法、最小二乘在线辨识等等。
[4] 雷英杰.MATLAB遗传算法工具箱及应用[M].西安:西安电子科技大学,2005.4.TP18/L259该书是英国谢菲尔德大学版遗传算法工具箱的中文版使用说明，该工具箱是使用最广泛的遗传算法工具箱，并有很多测试实例。
可以很快嵌套到自己的项目中。
[5] 张晓华.系统建模与仿真[M].北京:清华大学出版社,2006.12.N945.12/Z285实用标准文案该书教你如何从最初的物理模型出发，抽象出数学模型，并最总用Simulink仿真，实例表述清晰各个案例都可以自己重现出来。
学完该书后，任何建模仿真的问题都不会称为问题。
[6] 宋来忠等.数学建模与实验[M].北京:科学出版社,2005.O141.4/S736这是一本数模的基础书，但是很多例子很实用，还是列在这里供参考。
包括：假设检验、层次分析、整数规划等等，讲得很浅显、通俗，但很实用。
精彩文档。