通过统计概率分布函数、参数动态模型和基于数据的Simulink等数学模型，参数估计在准确描述系统行为方面起着至关重要的作用金宝app^®模型。

提高统计模型的准确性可能涉及以下估计:

• 概率分布的参数，如正态分布的均值和标准差
• 回归模型的回归系数，如\(y = a'x\)

有关更多信息，请参见统计和机器学习工具箱™，它支持这些和类金宝app似的参数估计任务，具有40多种不同的概率分布，包括正态分布、威布尔分布、伽玛分布、广义帕累托分布和泊松分布。工具箱还支持金宝app线性和非线性回归。

创建精确的参数动态模型可能涉及到评估:

• 传递函数的系数，包括ARX, ARMAX, Box-Jenkins和输出误差
• 状态空间矩阵的元素
• 具有参数约束的ode或结构良好系统的系数(灰箱系统辨识)
• 非线性动力系统的回归系数、饱和水平或死区极限，包括非线性ARX和Hammerstein-Wiener

有关更多信息，请参见系统辨识工具箱™，该方法通过对线金宝app性和非线性参数动态模型的参数估计来支持这些任务。

Simulink模型参数估计的一般任务包括:金宝app

• 输入-输出测试数据的输入和处理，如直流电机的电压输入和转子转速输出
• 指定要估计的模型参数和初始条件，如电机电阻和惯性

有关更多信息，请参见金宝app仿真软件优化设计™，它通过一个交互金宝app式工具支持这些参数估计任务，该工具可以帮助您配置、操作和运行Simulink优化问题。金宝app