过程建模与系统辨识课程报告
系统辨识实验报告
一、相关分析法(1)实验原理图1 实验原理图本实验的原理图如图1。
过程传递函数()G s 中12120,8.3, 6.2K T Sec T Sec ===；输入变量()u k ，输出变量()z k ，噪声服从2(0,)v N σ，0()g k 为过程的脉冲响应理论值，ˆ()g k 为过程脉冲响应估计值，()g k %为过程脉冲响应估计误差。
过程输入()u k 采用M 序列，其输出数据加白噪声()v k 得到输出数据()z k 。
利用相关分析法估计出过程的脉冲响应值ˆ()g k ，并与过程脉冲响应理论值0()g k 比较，得到过程脉冲响应估计误差值()g k %。
M 序列阶次选择说明：首先粗略估计系统的过渡过程时间T S (通过简单阶跃响应)、截止频率f M (给系统施加不同周期的正弦信号或方波信号，观察输出)。
本次为验证试验，已知系统模型，经计算Hz T T f M 14.0121≈=，s T S 30≈。
根据式Mf t 3.0≤∆及式S T t N ≥∆-)1(，则t ∆取值为1，此时31≥N ，由于t ∆与N 选择时要求完全覆盖，则选择六阶M 移位寄存器，即N =63。
(2)编程说明图2 程序流程图(3)分步说明 ① 生成M 序列：M 序列的循环周期63126=-=N ，时钟节拍1t Sec ∆=，幅度1a =，移位寄存器中第5、6位的内容按“模二相加”，反馈到第一位作为输入。
其中初始数据设为{1,0,1,0,0,0}。
程序如下：过程仿真得到理论输出数据()z k计算脉冲响应估计值计算互相关函数，得到脉冲响应估计值计算脉冲响应估计误差计算脉冲响应理论值，得到脉冲响应估计误差人机对话噪声标准差：sigma ；生成数据周期数：r生成数据生成M 序列()u k ；生成白噪声序列()v k② 生成白噪声序列： 程序如下：③ 过程仿真得到输出数据：如图2所示的过程传递函数串联，可以写成形如121211()1/1/K G s TT s T s T =++，其中112KK TT =。
《系统建模与及辨识》课程实验报告
《系统建模与及辨识》课程上机实验报告专业名称 ： 控制工程 上机题目 ： 用极大似然法进行参数估计一 实验目的通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。
二 实验原理1 极大似然原理设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。
如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。
要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。
为此，定义一个似然函数)()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （1.1）上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。
如果L 达到极大值，}{k V 的出现概率为最大。
因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧θ。
为了便于求∧θ，对式（1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑==ni iV f L 1)(ln ln θ （1.2）由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。
求式（1.2）对θ的偏导数，令偏导数为0，可得ln =∂∂θL（1.3）解上式可得θ的极大似然估计ML ∧θ。
2 系统参数的极大似然估计Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法，可以用于在线辨识。
不过它是一种依每L 次观测数据递推一次的算法，现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值得算法。
本质上说，它只是一种近似的极大似然法。
设系统的差分方程为 )()()()()(11k k u z b k y z a ξ+=-- （2.1） 式中111()1...nn a z a z a z ---=+++1101()...nn b z b b z b z---=+++因为)(k ξ是相关随机向量，故（2.1）可写成)()()()()()(111k z c k u z b k y z a ε---+= （2.2） 式中)()()(1k k z c ξε=- （2.3）nn z c z c z c ---+++= 1111)( （2.4）)(k ε是均值为0的高斯分布白噪声序列。
系统辨识实验1实验报告
实验报告--实验1.基于matlab的4阶系统辨识实验课程：系统辨识题目：基于matlab的4阶系统辨识实验作者：专业：自动化学号：11351014目录实验报告 (1)1.引言 (2)2.实验方法和步骤 (2)3.实验数据和结果 (2)4.实验分析 (4)1、 引言系统辨识是研究如何确定系统的数学模型及其参数的理论。
而模型化是进行系统分析、仿真、设计、预测、控制和决策的前提和基础。
本次实验利用matlab 工具对一个简单的4阶系统进行辨识，以此熟悉系统辨识的基本步骤，和matlab 里的一些系统辨识常用工具箱和函数。
这次实验所采取的基本方法是对系统输入两个特定的激励信号，分别反映系统的动态特性和稳态特性。
通过对输入和输出两个系统信号的比较，来验证系统的正确性。
2、 实验方法和步骤2.1 实验方法利用matlab 对一个系统进行辨识，选取的输入信号必须能够反映系统的动态和稳态两个方面的特性，才能更好地确定系统的参数。
本次实验采取了两种输入信号，为反映动态特性，第一个选的是正弦扫频信号，由下面公式产生：选定频率范围 ，w(t)是时间t 的线性函数，具有扫频性质，可以反映系统的动态特性。
为反映稳态特性，选的输入信号是阶跃信号。
以上的到两组数据，利用matlab 的merge()函数，对两组数据融合，然后用matlab 系统辨识工具箱中的基于子空间方法的状态空间模型辨识函数n4sid()来对系统进行辨识2.2 实验步骤(1)建立一个4阶的线性系统，作为被辨识的系统，传递函数为3243211548765()125410865s s s G s s s s s -+-+=++++(2)产生扫频信号u1和阶跃信号u2(3)u1、u2作为输入对系统进行激励，分别产生输出y1和y2 (4)画出稳态测试输入信号u1-t 的曲线，和y1-t 的曲线 画出动态测试输入信号u2-t 的曲线，和y2-t 的曲线(5)使用merge()函数对u1-y1数据和u2-y2数据进行融合，并使用n4sid()函数对系统进行辨识。
2024年建模过程及心得体会模板（2篇）
2024年建模过程及心得体会模板引言：在2024年，我参与了一项建模竞赛，该竞赛旨在解决现实生活中的问题并提供有效的解决方案。
在这个过程中，我学习到了很多建模技巧和知识，并且深刻体会到了团队合作的重要性。
以下是我在这个过程中的建模过程和心得体会。
建模过程：1. 选题在开始建模之前，我们小组首先确定了一个具体的选题，该选题是关于城市交通拥堵问题的。
我们认为这是一个现实生活中普遍存在的问题，并且对人们的生活产生了很大的影响。
同时，这个问题具有一定的复杂性，我们可以在建模中运用多种方法进行解决。
2. 数据收集和处理为了进行建模，我们需要收集大量有关城市交通拥堵的数据。
我们通过互联网搜集了相关的文献和报告，并联系了一些城市交通管理部门，获取了大量的实时交通数据。
然后，我们对这些数据进行了清洗和整理，以方便后续的建模分析。
3. 建立数学模型在数据准备好之后，我们小组开始着手建立数学模型。
我们首先运用图论中的最短路径算法，对城市的交通网络进行了分析，并找出了其中的瓶颈节点和关键路径。
然后，我们使用了随机游走模型，模拟了车辆在城市道路上的行驶过程，并计算了交通流量和拥堵率等指标。
4. 模型验证和优化建立数学模型后，我们对其进行了验证和优化。
我们首先使用历史数据进行了模型的验证，并与实际的交通状况进行了对比。
然后，我们进行了一系列的参数调整和算法优化，以提高模型的准确性和可靠性。
5. 结果分析和方案提供最后，在模型建立和优化完成之后，我们小组对模型的结果进行了详细的分析，并提出了一系列的解决方案。
我们针对不同的交通拥堵状况，提出了流量调控、道路改造和公共交通优化等不同的方案，并对这些方案进行了资源分配和效果评估。
最终，我们小组得出了一套有效的城市交通拥堵解决方案，并对其进行了推广。
心得体会：通过参与这个建模竞赛，我获得了很多宝贵的经验和收获。
首先，我了解到建模是一个全过程的工程化过程，在建模之前需要认真选择合适的选题，并且投入大量的时间和精力进行数据的收集和整理。
系统辨识报告
实验一：系统辨识的经典方法实验目的：掌握系统的数学模型与系统的输入，输出信号之间的关系，掌握经典辨识的实验测试方法和数据处理方法。
熟悉matlab/Simulink 环境。
实验内容：1.用系统阶跃响应法测试给定系统的数学模型。
在系统没有噪声干扰的条件下通过测试系统的阶跃响应获得系统的一阶加纯滞后或二阶加纯滞后模型，对模型进行验证。
2.在被辨识的系统加入噪声干扰，重复上述1的实验过程。
实验内容：利用非线性水槽模型搭建单水槽系统模型，如下图由上图及其计算的H ：H 为一二元数组，分别表示第一个、第二个水箱的液位。
二．实验方法：运用阶跃响应法：第一个水箱的参数辨识（一阶）：一阶惯性环节的传递函数为：TSK G +=11其中：7111.21060111.87)(=-=∞=u y K将H 归一化：)()200()(∞-=y y t y H 在H 中查得632.0)(=T y 时对应T=2.3故模型为 13.27111.21+=S G第二个水箱的参数辨识（二阶）：二阶系统的传递函数为：)1)(1(2122++=s T s T K G其中：70678.210600678.87)(=-=∞=u y K 在H 中可得：8032.0)5.9(4004.0)1.4(==y y 故有： 5.91.421==t t由公式 55.0/74.1)/(16.2/)(21221212121-=++=+t t T T T T t t T T可求出： 7436.15573.421==T T 故：)17436.1)(15573.4(7068.22++=s s G实验二：相关分析法搭建对象：处理程序：for i=1:15m(i,:)=UY(32-i:46-i,1);endy=UY(31:45,2);gg=ones(15)+eye(15);g=1/(25*16*2)*gg*m*y;plot(g);hold on;stem(g);实验结果：相关分析法最小二乘法建模：二、三次实验本次实验要完成的内容：1．参照index2，设计对象，从workspace空间获取数据，取二阶，三阶对象实现最小二乘法的一次完成算法和最小二乘法的递推算法（LS and RLS）;2．对设计好的对象，在时间为200-300之间，设计一个阶跃扰动，用最小二乘法和带遗忘因子的最小二乘法实现，对这两种算法的特点进行说明；实验三最小二乘法参数估计一．实验内容（1）参照index2，设计对象，从workspace空间获取数据，取二阶，三阶对象实现最小二乘法的一次完成算法和最小二乘法的递推算法（LS and RLS）; （2）对设计好的对象，在时间为200-300之间，设计一个阶跃扰动，用最小二乘法和带遗忘因子的最小二乘法实现，对这两种算法的特点进行说明（3）参照index3，设计符合GLS和ELS的对象模型，改写参照程序，实现相应的.算法。
系统辨识实验报告30288
一、相关分析法(1)实验原理图1 实验原理图本实验的原理图如图1。
过程传递函数()G s 中12120,8.3, 6.2K T Sec T Sec ===；输入变量()u k ，输出变量()z k ，噪声服从2(0,)v N σ，0()g k 为过程的脉冲响应理论值，ˆ()gk 为过程脉冲响应估计值，()g k 为过程脉冲响应估计误差。
过程输入()u k 采用M 序列，其输出数据加白噪声()v k 得到输出数据()z k 。
利用相关分析法估计出过程的脉冲响应值ˆ()gk ，并与过程脉冲响应理论值0()g k 比较，得到过程脉冲响应估计误差值()g k 。
M 序列阶次选择说明：首先粗略估计系统的过渡过程时间T S (通过简单阶跃响应)、截止频率f M (给系统施加不同周期的正弦信号或方波信号，观察输出)。
本次为验证试验，已知系统模型，经计算Hz T T f M 14.0121≈=，s T S 30≈。
根据式Mf t 3.0≤∆及式S T t N ≥∆-)1(，则t ∆取值为1，此时31≥N ，由于t ∆与N 选择时要求完全覆盖，则选择六阶M 移位寄存器，即N =63。
(2)编程说明图2 程序流程图(3)分步说明 ① 生成M 序列：M 序列的循环周期63126=-=N ，时钟节拍1t Sec ∆=，幅度1a =，移位寄存器中第5、6位的内容按“模二相加”，反馈到第一位作为输入。
其中初始数据设为{1,0,1,0,0,0}。
程序如下：② 生成白噪声序列： 程序如下：③ 过程仿真得到输出数据：如图2所示的过程传递函数串联，可以写成形如121211()1/1/K Gs TT s T s T =++，其中112KK TT =。
图2 过程仿真方框图程序如下：④ 计算脉冲响应估计值：互相关函数采用公式)()(1)(10k i y i x Nr k R N r i xy +⋅⋅=∑-⋅=，互相关函数所用的数据是从第二个周期开始的，其中r 为周期数，取1-3之间。
南京理工大学“系统的数学建模与辨识”实验报告及作业
A(q ) y(k ) B(q )u(k ) C (q ) (k )
需要估计的参数：
1
1
1
[c]T
已知数据构成的向量：
(k ) [ y(k 1) ... y(k na) u(k d ) ... u(k nb d ) (k 1) ... (k nc)] 其中， (k 1) ... (k nc) 为噪声项。
2.2 数据处理
为了提高辨识精度，实验者必须对原始数据进行剔除坏数据、零均值化、工 频滤波等处理。
2.3 离线辨识
利用处理过的数据，选择某种辨识方法；如 RLS、RELS、RIV 或 RML 等 参数估计算法，以及 F 检验法或 AIC 定阶法。离散估计出来模型参数和阶次， 并计算相应的模型静态增益，同时比较利用不同方法所得到的辨识结果。
三、实验步骤
3.1 设置硬件
在实验之前根据实验手册，要做好基本的准备工作。连上实验室无线以后， 设置好服务器(嵌入式温度控制器)和客户端(PC 机)的 IP 地址以及系统参数设置。
3.2 电炉升温
关好电炉的门，打开实验端软件。根据操作界面上设置好“预加热电压”和
2015 级硕研“系统的数学建模与辨识”实验报告和作业
A(q 1 ) y(k ) B(q 1 )q d u(k ) C (q 1 ) (k ) 系统模型的结构。利用 RELS 辨识方法和
程序，依次确定系统的阶次，延时和参数，分析辨识结果得出结论。
四、离散辨识
离线辨识确定系统模型的阶次，延时和参数。可采用残差平方总和 J 和 F 校 验法确定系统的阶次和延时，这里采用 RELS 算法进行辨识参数。 增广矩阵法是一种用于实时过程控制中系统参数估计的较好方法， 可同时获 得系统参数和噪声模型参数。 改写 LS 模型为
系统辨识综述
系统辨识课程综述作者姓名：王瑶专业名称：控制工程班级：研硕15-8班系统辨识课程综述摘要系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法。
虽然数学建模有很长的研究历史，但是形成系统辨识学科的历史才几十年在这短斩的几十年里，系统辨识得到了充足的发展，一些新的辨识方法相继问世，其理论与应用成果覆盖了自然科学和社会科学的各个领域。
而人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。
本文简单介绍了系统辨识的基本原理，系统辨识的一些经典方法以及现代的系统辨识方法，其中着重介绍了基于神经网络的系统辨识方法：首先对神经网络系统便是方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。
关键字：系统辨识；神经网络；辨识方法0引言辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个相互渗透的领域。
辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。
随着控制过程复杂性的提高，控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。
然而在大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，因此利用控制理论去解决实际问题时，首先需要建立被控对象的数学模型。
所以说系统辨识是自动化控制的一门基础学科。
图1.1 系统辨识、控制理论与状态估计三者之间的关系随着社会的进步 ,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统 ,经典的系统辨识方法在这些系统中应用 ,体现出以下的不足 :(1) 在某些动态系统中 ,系统的输入常常无法保证 ,但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。
(2) 在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。
(3) 不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。
1系统辨识理论综述1.1系统辨识的基本原理根据L.A.Zadel的系统辨识的定义:系统辨识就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。
系统辨识课程报告
X1
X2
X3
X4
图 1.1
M 序列产生原理图
2 最小二乘法原理
最小二乘理论是高斯（K.F.Gauss）在 1795 年预测行星和彗星运动的轨道时提出的， 高斯提出： “未知量的最大可能的值是这样一个数值， 它使各次实际观测和计算值之间的差 值的平方乘以度量其精确度的数值以后的和为最小。 ” 2.1 最小二乘格式
利用数据序列{z(k)}和{u(k)},极小化下列准则函数
l
T
J z (k ) (k )
T k 1
2
（2.6）
使 J(θ )=min 的θ 估计值记作 ，称之为参数的最小二乘估计值。 2.2 最小二乘问题的求解 用表示根据 l 次数采样数据所求得的参数的估计值 。
《系统辨识》课程报告Fra bibliotek被辨识的系统
图 2.1
SISO 辨识系统示意图
《系统辨识》课程报告
学号：2007073124
假设被辨识系统为一个单输入单输出（SISO）离散时间动态系统，如图 2.1 所示。其 系统数学关系式可用如下随机差分方程描述
z (k ) ai z (k i) bi u (k i) v(k )
2 其中，u(k) ,z(k)为系统的输入输出变量，v(k)是服从 N (0, v ) 分布的不相关随机噪
声，上述模型可写成最小二乘矩阵格式
z n H n n Vn
则有
（3.2）
L 2
L( n ) (2 )
2 v
1 T exp ( z H ) ( z H ) n n n n n n 2 2 v
（3.3）
故
系统辨识与建模实验报告
系统辨识与建模实验报告电加热炉动态特性辨识实验姓名学号：张春燕312102332同组同学：沈剑312102331序号：81指导老师：郭毓实验时间：2013年5月系统辨识与建模实验电加热炉动态特性辨识实验目录一．实验目的 (3)2.2 数据获取 (3)2.3 离线辨识 (3)3.1 数据预处理 (3)3.2 结构辨识 (4)3.3.1 RLS辨识参数 (6)3.3.2 RELS辨识参数 (7)3.3.3 RIV辨识参数 (8)3.3.4 RML辨识参数 (9)3.4 模型验证 (10)3.4.1 输入阶跃响应比较 (10)3.4.2 比较残差 (11)四．实验结果分析 (12)五．实验心得 (12)附录1： (13)附录2： (13)附录3： (14)附录4： (16)一．实验目的通过实验了解辨识方法在工程应用中的一些实际问题；了解数据获取和数据处理的各种方法和手段，掌握各种辨识方法的应用特点。
二．实验内容及其步骤2.1 编写M 序列的产生程序在实验参数设定时选择加热电压60V ，采样周期为3S ，所以加入的M 序列电压最好为加热电压的10-20%，M 序列的采样周期为数据采样周期的整数倍，因为实验时间有限，选择了2组数据，即M 序列信号为6V 、10V ，采样周期60s. 2.2 数据获取高温老化试验温箱，以控制电压作为炉温控制系统的输入控制变量，即，设备的输入量是燃料供给量或电压、电流，而输出量是炉膛内腔的温度。
在热稳定工况的基础上，在电压稳定值上再附加一个辨识信号，即M 序列电压信号。
加热炉热惯性大，升温过程较长，所以采样周期较长，M 序列的周期也较长。
这样施加M 序列周期信号之后，记录几个周期的炉温试验数据。
2.3 离线辨识利用处理过的数据，选择某种辨识方法；如RLS 、RELS 、RIV 或RML 等参数估计方法计算，以及F 检验方法或AIC 定阶法。
离线估计出参数模型参数，并计算相应的模型静态增益，同时比较利用不同方法所得到的辨识结果。
建模与系统辨识
建模与系统辨识摘要:讨论动态系统在运用控制理论进行自动调节，控制动态系统的数学模型的构建、描述及其分类。
这个模型通过分类能够对建模的做出较好的选择，并可按分布参数模型与集中参数模型作为区分模型类别的方式。
系统辩识方法应能够消去所有扰动分量对系统的影响，而辨识方法的分类原则取决于所得数学模型采用信号的形式。
关键词: 建模；系统辫识；数学模型Modeling and System IdentificationAbstract: Discussing the dynamic system while using the control theory to carry on automatically the construction, description and classification of the dynamic system mathematics model controlled. The model can classify and make better choice to different possibility of modeling. The system distinguishes the method and answers and can eliminate the influence of perturbations on the system, while the principle of distinguishing method category depends on the form of the signal of the mathematics model.Key words: modeling ;system identification；mathematics model1引言近年来，在许多过程控制领域，有关系统分析与建模的重要性日显突出。
尤其在应用控制理论与自动化技术的工业系统中，如果没有较为准确的描述被控装置的数学模型，那么，其综合控制算法是不可能实现的。
系统辨识实验报告
系统辨识实验报告SA08157051 杜鹏超一 选择的系统模型类选择系统模型如下：se TsK τ-=G(S)然后多系统模型离散化，即;⎩⎨⎧⎭⎬⎫=--s s e TsK s e z ττG(z)二 辨识的原理，方法和公式 y(i)=-a*y(i-1)+b*u(i-1)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-+--=+-=+-=)1()1()()2()2()3()1()1()2(n bu n ay n y bu ay y bu ay y 令 T θ=[-a b] x(k)=[y(k-1) u(k-1)]或⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=)1()1()2()2()1()1(X n u n y u y u y⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)()3()2(y(N) n y y y 即y=x θ+e1．批量最小二乘估计算法最小二乘估计准则：模型拟合残差为θϕε)()()(k k y k T-=则有目标函数J 为:∑==ki i k J 12)()(ε把数据代入拟合残差得：θϕε)()()(n n y n T-=下面从最小二乘准则推导正规方程。
根据术极值原理可知，最小二乘估计θ满足⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧∂∂∂∂=∂∂-为正定T J J LS )(0θθθθθJ 还可写成)()()(k k k J T εε=θφφθθφθφεε T T T T Ty y y y k k k J 2)()()()(-=--==）（上式中为简单起见，略去了有关各项的(n)。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=∂∂∂∂=+-=∂∂-为正定φφθθθφφφθθθTT LS TT J y J LS 2)(022于是得：y TT ls φφφθ1)(-=的最小二乘估计为)()())()(()(1k y k x k x k x k T T -=θ2．递推最小二乘估计算法原式为)()1()1(1k e k xk y T ++=++θ得新解)1()1())1()1(()1(1++++=+-k y k x k x k x k TTθ其中:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+=+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+=+)1()()1()1()()1(k y k y k y k x k x k x T T 令：2)]1()1([)1(++=+k x k x k p T可求得)1()()1(1)1()()1(++++=+k X k p k X k x k p k k T T)]()1()1()[1()()1(k k x k y k K k k Tθθθ +-+++=+)]()1(1[)1(k x k K k p T θ++=+3 渐消记忆递推最小二乘估计算法修改目标两数J ，对残差平方加指数权λ∑=-=ki ik i k J 12)()(ελ其巾λ＝0.9—0.999愈大遗忘愈慢。
建模与辨识基础
建模与辨识基础实验报告学号：0804240140姓名：张瑶日期：2011-6实验一 利用MA TLAB 语言编程产生一组M 序列信号一、实验目的：1、利用MATLAB 语言编程产生一组M 序列信号。
2、可以改变产生M 序列的阶次。
二、实验内容与原理M 序列的定义若一个n 级移位寄存器所产生的序列长度达到，则称这个序列为二位式最大长度序列，或M 序列。
M 序列的性质1、一个n 级移位寄存器所产生的M 序列的长度为 。
2、在M 序列的一个周期中，逻辑“0”出现的次数为 ,逻辑“1”出现的次数为 。
3、一个n 级移位寄存器所产生的M 序列的一个周期中有 段游程。
(序列中某状态连续出现的段称为“游程”)4、所有M 序列都有“移位相加”的性质。
即M 序列与它移位τ后的序列 按模2加后，仍为同样的M 序列（的某个移位）。
4阶M 序列产生初始状态不能为全零，假设初始状态为全1，输出序列为：1 1 1 1 0 0 0 10 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 021=-p nN 21-n (1)/2-p N (1)/2-p N三、实验程序：function [ out ] = MS(n) i=2^n-1;a=ones(1,n);for jj=1:ix=xor(a(n-1),a(n)); for j=n:-1:2a(j)=a(j-1);enda(1)=x;out(jj)=a(n);endend四、实验结果：五、实验心得：第一次实验总体来说是比较简单的，主要目的是为了让我们熟悉matlab软件的基本操作，对该软件的界面操作及功能有了个基本的了解。
同时M序列也是以后实验的基础，这只能算是小试牛刀吧。
实验二 相关分析法系统辨识一、实验内容：1.2(8.31)(6.21))M 26(6uz R s s ⨯++考虑如下仿真对象 G(s)=输入信号采用阶序列，其循环周期为63bit ，幅度为1。
采样周期为1s 。
利用相关辨识辨识对象的脉冲响应，补偿量取c=-。
《系统辨识与建模》
《系统辨识与建模》课时：40参考书：1 徐南荣、宋文忠、夏安邦系统辨识，东南大学出版社，19912 方崇智、萧德云过程辨识，清华大学出版社，19883 Ljung L. And Soderstrom T. Theory and Practics of Recursive Identification, MIT.Press, Cambridge4 [美]P.艾克霍夫系统辨识-参数和状态估计，潘科炎等译，科学出版社，19775 [美]夏天长系统辨识—最小二乘，熊光楞、李芳芸译，清华大学出版社，1983期刊：1Automatica2Proc. IFAC Identification and System Parameter Estimation3IEEE Trans. On Automatic Control4自动化学报5控制理论与应用学习要求1 培养独立学习一门新课程的能力，为今后学习和研究打下基础（要求大家尽量少依赖听课，多自学）。
2 掌握基本的辨识理论和辨识技术3 能独立设计辨识实验，并编程计算4 学习一些现代建模技术考核办法给出一个数据文件，通过编程对其进行辨识，并写出报告第一讲概论实体与模型实体：客观存在的事物及其运动状态，有时也称之为“系统”模型：实体的一种简化描述。
模型保持实体的一部分特征，而将其它特征忽略或者变化。
不同的简化方法得到不同的模型。
模型分类：直觉模型：地图、建筑模型、照片、软件演示文档等物理模型：风洞、水力学模型、传热学模型、电力系统动态模拟模型等。
（缩小的复制品）数学模型：描述实体中一些关系和特征的数据模型。
例如：投入/产出模型、热源与室温的关系模型等。
数学模型数学模型还可分为：图表模型：如阶跃响应、脉冲响应、频率响应、温度与热电偶输出关系表解析模型：代数方程、微分方程、差分方程、状态方程程序模型：神经网络仿真程序语言模型：模糊关系模型获得数学模型的方法有：经验总结法：模糊关系模型、静态线性关系模型机理分析法：解析模型实验法：图表模型数据拟合法：解析模型、程序模型用数据拟合法获得解析模型的过程即为系统辨识。
系统分析与建模实验报告
系统分析与建模实验报告《系统分析与建模》实验指导书2012/2013年第⼆学期姓名：__ ___学号：__ ___班级：_10软件卓越__指导教师：唐学忠_软件⼯程系实验⼀⽤例图设计⼀、实验⽬的掌握在EA中⽤例图的基本⽤法和使⽤技巧。
⼆、实验环境软件平台：Microsoft Windows2000 /XP。
软件⼯具：EA。
三、实验内容与要求本实验基于某学校⽹上选课系统的⽤例图的设计和实现。
（1）需求描述如下：某学校的⽹上选课系统主要包括如下功能：管理员通过系统管理界⾯进⼊，建⽴本学期要开设的各种课程、讲课程信息保存在数据库中丙可以对课程进⾏改动和删除。
学⽣通过客户机浏览器根据学号和密码进⼊选课界⾯，在这⾥学⽣可以进⾏三种操作：查询已选课程、选课以及付费。
同样，通过业务层，这些操作结果存⼊数据库中。
（2）分析：本系统拟⽤三层模型实现：数据核⼼层、业务逻辑层和接⼊层。
其中，数据核⼼层包括对于数据库的操作；业务逻辑层作为中间层对⽤户输⼊进⾏逻辑处理，再映射到相应的数据层操作；⽽接⼊层包括⽤户界⾯，包括系统登陆界⾯、管理界⾯、⽤户选择界⾯等。
本系统涉及的⽤户包括管理员和学⽣，他们是⽤例图中的活动者，他们的主要特征相似，都具有姓名和学号等信息，所以可以抽象出“基”活动者people,⽽管理员和学⽣从people统⼀派⽣。
数据库管理系统是另外⼀个活动者。
（3）系统主要事件：●添加课程事件：●删除课程事件●修改课程事件●选课事件：根据以上分析，绘制系统⽤例图，并对⽤例加以描述，⽤例描述⽅法见教材。
四、实验预习和准备了解⽤例图描述系统基本⽅式。
熟练掌握⽤例图绘制的基本⽅法，了解⽤例、活动者、⾓⾊等基本概念的表⽰。
五、实验过程与结果图1-⽹上选课系统⽤例图⽤例描述：1、⾝份验证⽤况名：⾝份验证。
简述：当管理员或学⽣要求进⼊系统时，需要输⼊⽤户名和密码进⾏⾝份验证，以确认是否有登录到系统的权限。
参与者：管理员与数据库管理系统（学⽣与数据库管理系统）。
系统辩识实验报告
一、实验目的1. 理解系统辨识的基本概念和原理。
2. 掌握递推最小二乘算法在系统辨识中的应用。
3. 通过实验，验证算法的有效性，并分析参数估计误差。
二、实验原理系统辨识是利用系统输入输出数据，对系统模型进行估计和识别的过程。
在本实验中，我们采用递推最小二乘算法对系统进行辨识。
递推最小二乘算法是一种参数估计方法，其基本思想是利用当前观测值对系统参数进行修正，使参数估计值与实际值之间的误差最小。
递推最小二乘算法具有计算简单、收敛速度快等优点。
三、实验设备1. 电脑一台，装有MATLAB软件。
2. 系统辨识实验模块。
四、实验步骤1. 打开MATLAB软件，运行系统辨识实验模块。
2. 在模块中输入已知的系数a1、a2、b1、b2。
3. 生成输入序列u（t）和噪声序列v（t）。
4. 将输入序列u（t）和噪声序列v（t）加入系统，产生输出序列y（t）。
5. 利用递推最小二乘算法对系统参数进行辨识。
6. 将得到的参数估计值代入公式计算参数估计误差。
7. 仿真出参数估计误差随时间的变化曲线。
五、实验结果与分析1. 实验结果根据实验步骤，我们得到了参数估计值和参数估计误差随时间的变化曲线。
2. 结果分析（1）参数估计值：通过递推最小二乘算法，我们得到了系统参数的估计值。
这些估计值与实际参数存在一定的误差，这是由于噪声和系统模型的不确定性所导致的。
（2）参数估计误差：从参数估计误差随时间的变化曲线可以看出，递推最小二乘算法在短时间内就能使参数估计误差达到较低水平。
这说明递推最小二乘算法具有较好的收敛性能。
（3）参数估计误差曲线：在实验过程中，我们发现参数估计误差曲线在初期变化较快，随后逐渐趋于平稳。
这表明系统辨识过程在初期具有较高的灵敏度，但随着时间的推移，参数估计误差逐渐减小，系统辨识过程逐渐稳定。
六、实验结论1. 递推最小二乘算法在系统辨识中具有较好的收敛性能，能够快速、准确地估计系统参数。
2. 实验结果表明，递推最小二乘算法能够有效减小参数估计误差，提高系统辨识精度。
《过程建模与系统辨识》课程报告
《过程建模与系统辨识》课程报告
A类题目
1. 针对某一非线性控制模型或目前所有的非线性控制模型进行综述，要求：
要将所述模型的背景与形式叙述清楚，综述该种非线性模型对应控制方法的原理以及各方法的比较优势。
题目为《某某非线性控制模型的研究》或《非线性控制综述》
2.针对某在线优化控制方法进行描述与讨论，要求：
（1）将所研究的在线优化控制方法进行详细描述，将原理表达清楚；
（2）说明该方法存在的问题、其他方法的不同，以及目前较先进的在线优化控制方法有哪些。
题目为《某某在线优化控制方法的研究》
B类题目
1.针对集成建模的应用进行论述，要求：
针对某领域较难解决的具体问题进行讨论，要将问题背景、目的、意义叙述清楚，要说明所应用的集成建模方法的原理以及该方法与其他方法的比较优势。
题目为《某某集成建模方法的研究》
2.针对你感兴趣的某一建模方法进行讨论，要求：
（1）将该方法的原理表达清楚，并举出一个该方法的应用实例，要对例中的方法提出改进意见及理由，对该方法与其他方法的结合使用提出建议及其理由；
（2）对这门课程的内容及其教学方法提出建议，同时，谈谈学习这门课程的体会。
题目为《某某建模方法的研究》
统一要求
1. 要求字数不低于2000字，主要参考资料应为核心期刊；
2. 要求参考文献不少于十篇（要有英文文献），其中不少于五篇为近三年内的文献，并在文中标注出参考文献，在文后列出参考文献（作者，论文题名或书名，刊物名或出版社名，期号与卷号，页码，出版年）；
3. 要求提交打印稿（正文为4号字）；
4. 提交日期为：19周星期三13：30至14：30；地点为主楼333。
过程建模课程设计总结
过程建模课程设计总结一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握过程建模的基本概念、方法和应用，能够运用过程建模解决实际问题。
具体目标如下：知识目标：学生能够理解并描述过程建模的基本概念，掌握常见的过程建模方法，了解过程建模在实际应用中的重要性。
技能目标：学生能够运用过程建模方法对实际问题进行建模，分析并优化过程，提高工作效率。
情感态度价值观目标：学生通过过程建模的学习和实践，培养解决问题的能力，增强对工程实践的兴趣和责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括过程建模的基本概念、方法和应用。
具体安排如下：第一章：过程建模概述，介绍过程建模的定义、目的和意义。
第二章：过程建模方法，介绍常见的过程建模方法，如流程图、数据流图等。
第三章：过程建模应用，介绍过程建模在实际工程中的应用案例。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握过程建模的基本概念和方法。
讨论法：引导学生通过讨论，深入理解过程建模的原理和应用。
案例分析法：通过分析实际案例，使学生学会将过程建模方法应用于实际问题。
实验法：让学生通过实际操作，巩固过程建模的方法和技巧。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将选择和准备以下教学资源：教材：《过程建模与应用》，为学生提供系统的过程建模知识。
参考书：提供额外的学习材料，丰富学生的知识储备。
多媒体资料：通过视频、动画等形式，直观地展示过程建模的方法和应用。
实验设备：提供计算机、流程图绘制软件等实验设备，方便学生进行实际操作。
为了全面、公正地评估学生的学习成果，本课程将采用多种评估方式，包括平时表现、作业、考试等。
平时表现：通过观察学生在课堂上的参与度、提问和回答问题的情况，评估学生的学习态度和理解程度。
作业：布置适量的作业，要求学生在规定时间内完成，通过作业的完成情况评估学生的掌握程度。
考试：安排一次期中考试和一次期末考试，全面测试学生对过程建模知识的掌握和应用能力。
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过程建模与系统辨识课程报告班级：姓名：学号：课题：人体运动计算机仿真建模方法地研究1.人体运动计算机仿真地理论基础（1）人体运动计算机仿真地理论所谓人体运动计算机仿真地理论, 是指人体运动领域及其计算机仿真技术应用时作为基本立论地专业理论知识依据, 也就是指导人们从事人体运动计算机仿真应用与研究活动赖以建立和存在地专业领域内地前提和一些基本思想.总之, 因为仿真技术具有“学科面广、综合性强、应用领域宽、无破坏性、可多次重复、安全、经济、可控、不受气候和场地空间条件限制”等独特优点, 故而, 无论在交通工具安全、人机项目、虚拟设计、机器人、医疗康复、体育运动以及影视娱乐等诸多领域, 应用计算机仿真技术研究人体运动都有着其它技术所无法比拟地价值和效益.因此, 本文着眼于人体运动生物力学、计算机仿真等领域地知识基础, 从计算机仿真技术及其在人体运动领域地应用发展、人体及其运动建模等主要层面进行研究成果地综述性讨论, 旨在进一步促进人体运动领域应用计算机仿真技术在理论与实践上得以不断拓宽和深入发展.（2）人体及其运动建模当人体被作为一种系统来看待时, 其本身及其运动包含了众多不同层面而复杂地因素和交互作用.因此, 要深刻理解和把握人体及其运动, 模型化方法是不可或缺地.概略来说, 人体及其运动模型地构造主要有两种方式( 或者两者地结合) : 第一种方式从逻辑上看是演绎为主地, 即将人体系统分成子系统, 且子系统地性质和关系已被成熟地理论知识或规律所涵盖, 进而把这些子系统用数学方法加以联结得到整个系统地模型, 因为它无须对人体实际系统进行试验, 故而, 这种方式通常就被称为建模; 第二种方式则主要是归纳地, 它主要依据从实际人体地实验数据( 记录人体系统地输入输出) 并进而进行数据分析来建立数学模型或图象模型, 通常被称为系统辩识.就人体运动地力学模型而言, 从最简化地质点、刚体, 到多刚体、柔性多体等模型, 都以阐释人体机械运动形式地机理为目标, 其主要内容涵盖多体系统力学模型、非完整系统力学模型等, 并为人体地动力学研究提供了理论基础.在计算机仿真地交互效果上, 人体地逼真形象模型是在计算机图形学与先进仿真技术不断融合促进下发展起来地, 又在虚拟现实技术大力推动下, 三维“虚拟人”模型亦不断推出, 其中主要有如下几种形式: 骨架、体素、曲线、球体堆积、曲面等模型形式.（3）人体运动计算机仿真地理论地发展随着系统仿真技术及相关地计算机图形学、数据库技术、虚拟现实技术地交互融合与推动, 加上以人体或其运动为核心地不同领域地强烈需求地推动, 虚拟人体及其运动成为当前研究发展地热点, 在建模方法与技术地核心理论基础方面, 人工智能( 专家知识、神经网络) 、运动心理学、定性仿真有关地新发展成为未来值得关注地趋势.2.人体运动计算机仿真建模方法地研究(1)计算机数值仿真计算机数值仿真也称为计算机仿真或模拟, 是以数学理论、相似原理、信息技术、系统控制及其应用领域有关地专业技术为基础, 以计算机和各种物理效应设备为工具, 利用系统模型对实际地或设想地系统进行实验研究地一门综合技术.它借助高速、大存储量计算机及相关技术, 对复杂地真实系统地运动过程或状态进行数字化模仿地技术, 所以也称为数字仿真.(2)人体运动地计算机仿真人体运动地计算机仿真是运动生物力学研究方法中地一个重要内容, 具有很高地理论和实际应用价值,是研究人体运动规律地有效手段.它可以用于分析运动员在完成动作过程中, 人体各个部分地位移、速度、加速度等运动学变化参数, 以及力、力矩等动力学参数地变化规律, 从而了解人体运动地力学特征与运动技术动作地定量关系; 优化运动员地动作技术, 设计新技术并预测其效果.此外, 人体运动仿真还可以研究运动损伤地力学机理、研究运动员地动作如何与运动器械相协调等.因此, 人体运动仿真有助于体育训练, 从传统地主要基于人眼观察地方法向基于高精度视频捕捉与分析地人体测量方法转变; 从基于经验地训练分析方法向程式化地科学地人体运动分析方法地转变, 从而更快更有效地提高运动训练水平和运动成绩.应用计算机仿真进行运动技术研究地核心问题是对运动人体进行建模.本研究通过总结近年来人体运动计算机模拟与仿真中地几种常见地建模方法,分析各种方法地特点和适用范围, 以及建模中存在地难点和关键问题, 并讨论了人体运动仿真地可视化技术, 最后对人体运动仿真未来地发展趋势作了展望.3.人体运动计算机仿真建模方法地研究实例模型（1）多刚体动力学模型从人体解剖学地观点来看, 人体运动系统是由多个骨骼和附着在其上地肌肉、肌腱、韧带等, 通过关节连接在一起组成, 并在神经系统地调节和其它系统地配合下, 使各环节间地相互位置发生变化, 最终形成人体在空间地复杂运动地.为了研究人体地运动, 可以把人体简化为多刚体系统, 把人体地肌肉、肌腱等软组织处理为各刚体间地作用力和力矩.Hanavan于1964年提出了一个15刚体地人体模型.该模型把人体分为头、上躯干、下躯干、大腿、小腿、足、上臂、前臂、手等共15个刚体, 可以模拟人体大量一般性地动作.出于不同问题地需要, 许多专家学者根据各自所研究地主要问题和目标, 从不同地角度对人体进行了不同程度地合理简化, 提出了不同地人体多刚体模型.例如:Miller建立了四刚体人体模型用于研究人体潜水运动; passerello&Huston建立了十刚体人体模型用于模拟人体地空间运动; Ghosh采用三刚体模型研究人体地单杠振浪; H atze提出了十七刚体人体模型研究跳远起跳; Remizov用双刚体模型分析滑雪起跳动作.在国内, 洪友廉提出了五刚体人体模型来研究单杠后空翻; 刘延柱提出了两刚体人体模型研究单杠振浪; 罗特军提出了三刚体人体模型研究双杠支撑摆动; 许静辉等人采用五刚体平面模型研究跳远地最佳踏跳着板姿势; 朱昌义采用五刚体模型研究单杠上人体摆动技术; 柴夏萍、焦群英利用三刚体模型, 对人体受冲击后向后翻倒地过程进行了计算机模拟, 研究了人体后倒引起地骨盆损伤问题.多刚体动力学方法将人体简化成为具有有限自由度地多刚体系统, 在实际地动力学分析中较多地采用Hanavan地人体简化模型.该方法地关键是要计算一组约束力(或力矩), 使人体地运动符合所给定地约束, 在实际地解方程中因为涉及求导和解微分方程, 其过程比较烦琐.多刚体动力学方法满足牛顿定律, 在物理上概念清楚, 所以在人体运动仿真中被广泛采用.但是因为只考虑了人体地机械特性, 忽略了人体在运动中地变形, 使得仿真结果象一个机器人, 采用时间空间约束地优化处理技术可以改善该方法, 在一定程度上提高了仿真地逼真度.（2）有限元分析法建模人在运动中尤其在做剧烈地旋转运动时,会产生明显地变形,肌肉两端将产生较大地剪切应力,可以认为人体是一个典型地柔性多体系统,所以将柔性多体系统地主要分析手段有限元分析法引入到人体运动地研究中也是非常必要地.有限元分析法也称为有限元素法,其主要地研究思想是把研究目标划分成许多微小地单元,然后研究在外力地作用下,各个单元地应力,进而掌握人体在运动中各个部位地受力情况,这种方法通常分为三个阶段：建立模型；加载求解；察看和分析.这种研究手段广泛应用于碰撞实验,损伤地预防与诊断,虚拟制造以及运动评价之中,但与其他地项目应用相比采用有限元研究人体运动要复杂地多,这是因为人体地有限元分析需要首先对生物组织地本构关系进行理论研究,而人体组织地本构方程地建立本身就是一个非常复杂地过程,另外因为生物体地几何形状并不规则,边界条件十分复杂,生物材料呈现高度地非线性并且具有时变特性.所幸地是因为结构动力学有限元,边界元等理论地发展使得机构分析方法实现了程式化,开发了功能相当完备地大型计算机软件平台如SAP 系列,NASTRAN,ANSYS 等,这些软件具有友好地用户界面,只要输入结构模型地数据,数学模型地建立与数值分析过程均由计算机自动完成,利用这些软件可以很方便进行人体模型地研究.（3）肌肉力控制无生命物体地运动是由不平衡地外力组成,而有生命地人体地运动是由不平衡地内力（肌肉力）产生,作为整体,人体也要受其环境动力地影响,而把通常地动力学研究方法着眼于后者,这是不全面地,所以近些年来产生了基于肌肉力地仿真方法[15],对于可变形体,可以将其模型抽象成质点-弹簧-阻尼,弹簧用来模仿能够自由伸缩地肌肉,根据合适地控制函数和激励信号使肌肉产生力和力矩,从而引起被激励部分地运动.该方法即能满足牛顿定律又充分考虑了人体地肌肉变形,但是随着要控制地肌肉数地增加,其执行机构地控制函数地推导也变得更加困难,为了克服这个困难,通常采用优化技术自动导出控制函数.（4）实验地方法实验方法是一个非常有前景地研究方法,充分利用实验方法中不同地测试数据,可以简化人体建模地复杂性,缩短研究周期.南非地Hazte已经很成功地采用实验方法摸拟了一些人体地运动.利用实验方法进行人体仿真主要有两种方法：1.利用一个对象地测试数据,在不同地对象之间进行移植； 2.利用实验数据采用神经网络,遗传算法等计算智能方法进行建模.采用生物力学测试手段可以得到运动捕捉数据,测力台数据以及肌肉力数据,要获得这些数据必须采用影像,多维力测力台,肌电仪等设备,但要获取全面地人体运动测试数据,必须综合利用这些设备,故此实验方法地发展很大程度要仰仗人体运动测试与感知技术地提高.4.对人体运动计算机仿真建模方法地建议及感想人体运动地建模是一项艰巨而复杂地工作,理论方法可以获得带有普遍意义地运动规律揭示运动地内在机理,但模型复杂,建模困难,以黑箱方法为代表地实验方法相对简单,误差小,另外可以建立人体运动地控制模型,但是此种方法从理论方法还技术层面都有许多问题需要进一步研究.但是将不同地研究方法结合起来,利用各自地优势进行互补将是研究地重点和发展方向.目前地多刚体动力学建模方法对人体模型都做了不同程度地简化, 仿真效果与实际情况还是存在差距, 其主要原因是: 1)简化地模型对人体地变形考虑较少; 2)理论计算需要肌肉力、肌肉力矩地实验测量作为其边界或约束条件, 而肌肉力、肌肉力矩地在体测量尚不可能实现; 3)在微分方程地迭代求解过程中没有解决好奇异点消除地问题.而骨骼 -肌肉建模方法充分考虑了可变形体 (如肌肉、韧带 )肌肉或韧带地作用, 以及肌肉力对运动地控制, 因此将多刚体动力学建模方法与骨骼 - 肌肉建模方法相结合无疑是人体运动仿真发展地一个趋势.另外随着人工智能方法地引入,人体地运动仿真将由单独地力学特征地仿真向具有生命特点地人工人转化,人工人地运动也将是自主地,智能地行为,而将多个人工生命地行为进行组合和协调,人工人地行为将会体现着人地另一本质—社会属性,这将是人体运动仿真中地革命性地变革.5. 对过程建模与系统辨识课程地建议及体会在整个过程建模与系统辨识课程地学习中,我获益颇多,这门课程涵盖了数学建模地知识,及系统辨识地理论和方法,一方面我们有了很多数学建模地思想,以及一些数学建模地解决方法,这些都为于我们以后去解决一些复杂问题打下了良好地基础,另一方面让我们对系统辨识有了深刻地认识,了解了一些系统辨识地理论例如、最小二乘理论、多变量系统辨识法、闭环系统辨识法和小样本系统辨识等以及系统辨识地一些应用.在学习这门课程同时,我也觉得十分吃力,因为课程地内容太多,而且太多地方我们都是没有基础地,所以大部分都是只能以了解为主不能深入地学习,也激励不起太多地兴趣与思考,所以我觉得这门课程最好是着重地讲几个很实用地、主流地东西,让大家深入地研究,如此而来,我想我们学到地会更多,也会更加有兴趣.参考文献:[1] 唐毅, 等. 人体力学行为地计算机仿真地发展及其展望 [ J ].系统仿真学报, 2003, 16 ( 5): 863- 867.[ 2] 石俊, 等. 人体步态研究与仿真地现状和展望 [ J] . 系统仿真学报, 2006, 18 ( 10): 2703- 2711.[3] 唐毅, 葛运建, 陈卫, 等. 数字运动员人体模型及其仿真研究,1004-731X (2003) 01-0056-03[4] 崔来友, 白士红, 张春林, 等. 人体运动学模型地研究,1004-731X（2004）05-0863-05[ 5] 刘雷. 人体运动建模仿真方法研究[ J] . 计算机仿真, 2009( 1) : 166- 168.[ 6] 孙剑, 李克平. 行人运动建模及仿真研究综述[ J] . 计算机仿真, 2008(12) : 12- 16.[7]古福明.人体运动计算机仿真建模方法地研究进展.1001) 9154(2007) 03) 0090) 04[8]黄汉升, 朱昌义.人体运动计算机仿真地理论基础1007- 323X(2007)05- 0001- 04。