Prozeßidentifikation: Identifikation und Parameterschätzung dynamischer Prozesse mit diskreten Signalen: Hochschultext

1 Einführung.- 1.1 Theoretische und experimentelle Prozeßanalyse.- 1.2 Aufgaben und Probleme der Prozeßidentifikation.- 1.3 Klassifikation von Identifikationsverfahren.- 2. Zeitdiskrete Signale und Prozesse.- 2.1 Determinierte Signale und Prozesse.- 2.2 Stochastische Signale und Prozesse.- A Identifikation mit nichtparametrischen Modellen.- 3. Korrelationsanalyse.- B Identifikation mit parametrischen Modellen.- 4. Methode der kleinsten Quadrate.- 5. Stochastische Approximation.- 6. Methode der verallgemeinerten kleinsten Quadrate.- 7. Methode der Hilfsvariablen.- 8. Maximum-Likelihood-Methode.- 9. Bayes-Methode.- 10. Zusammenhänge der Parameterschätzmethoden.- C Zweistufige Identifikation mit nichtparametrischen und parametrischen Modellen.- 11. Antwortfunktionen auf determinierte Testsignale und Methode der kleinsten Quadrate.- 12. Stochastische Approximation und Methode der kleinsten Quadrate.- 13. Korrelationsanalyse und Methode der kleinsten Quadrate.- D Ergänzungen.- 14. Vergleich der Parameterschätzverfahren.- 15. Ermittlung der Modellordnung.- 16. Verschiedene Probleme.- Einige Begriffe der Schätztheorie.- Zur Ableitung von Vektoren und Matrizen.- Satz zur Matrizeninversion.- Vektorielle stochastische Prozesse.- Verschiedene Beispiele.