参数估计在通过统计概率分布函数、参数动态模型和基于数据的Simulink等数学模型准确描述系统行为方面起着至关重要的作用金宝app®楷模。
提高统计模型的准确性可能涉及估计：
- 概率分布的参数，例如正态分布的平均值和标准偏差
- 回归模型的回归系数，如\（y = a'x \）
有关更多信息，请参阅统计和机器学习工具箱™，它支持具有超过金宝app40个不同概率分布的这些和类似的参数估计任务，包括普通，威布尔，伽玛，广义帕累托和泊松。工具箱也支持金宝app线性和非线性回归。
创建精确的参数动态模型可以涉及估计：
- 传递函数系数，包括ARX，ARMAX，BOX-JENKINS和输出错误
- 状态空间矩阵的条目
- 具有参数约束的ODES或结构良好的系统系数（灰度盒系统识别）
- 非线性动态系统的回归系数，饱和度或死区限制，包括非线性ARX和Hammersein-Wiener
有关更多信息，请参阅系统识别工具箱™，它支持这些任务金宝app，具有线性和非线性参数动态模型的参数估计。
用于Simulink模型的参数估计的常见任务包括：金宝app
- 导入和处理输入 - 输出测试数据，例如直流电动机的电压输入和转子速度输出
- 指定估计的哪个型号参数和初始条件，例如电机阻力和惯性
有关更多信息，请参阅金宝appSimulink Design Optimization™，它支持具有交互金宝app式工具的这些参数估计任务，可帮助您配置，操作和运行Simulink优化问题。金宝app
