动态系统建模
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MATLAB系统辨识工具箱开发与剖析项目发布
本项目实现完整的MATLAB系统辨识工具箱，涵盖数据预处理、模型结构选择、参数估计和模型验证四大模块，支持线性/非线性动态系统辨识，提供ARX、ARMAX、状态空间等多种模型结构，便于用户进行系统建模与分析。 -
MATLAB模糊控制器建模与动态系统仿真平台
该项目基于MATLAB开发，提供完整的模糊控制器仿真系统，包含可视化模糊规则编辑器、多种推理方法（如Mamdani和Sugeno）及实时动态仿真功能，适用于控制系统设计与分析。 -
MATLAB动态系统辨识与参数估计工具箱
本项目实现了一套完整的动态系统辨识工具，支持线性/非线性系统的建模，包含数据预处理、模型结构选择、参数优化及验证功能。提供友好的GUI界面，帮助用户高效完成系统分析工作。 -
MATLAB工具箱 | 基于回声状态网络的动态系统建模与预测
该MATLAB工具箱完整实现了ESN回声状态神经网络，支持标准化及泄漏积分器等多种变体配置，包含储备池生成、网络训练、时序预测及RMSE/NRMSE性能评估模块，适用于非线性动态系统建模与预测分析。 -
基于递推最小二乘法的MATLAB动态参数辨识系统
本项目完整实现了递推最小二乘（RLS）算法，支持实时数据流处理和在线参数更新。可自动读取Excel输入数据，并提供参数收敛过程的可视化分析，适用于动态系统的参数辨识与建模。
