Содержание курса
6
разделов
23
урока
39
тестов
5 ч.
обн. 2 года назад
1. Introduction to System Identification
4 урока
169
69
36м
-1
Закрытый
1.1
Overview of System Identification
↗
59
16
16м 49с
0
Открытый
1.2
Identification Procedure
↗
40
16
6м 30с
0
Открытый
1.3
Classification of Identification Methods
↗
34
19
10м 33с
0
Открытый
1.4
Identification Procedure as a Closed-Loop System
↗
36
18
5м 32с
-1
2. Model Structures and Excitation Signals
3 урока
97
55
35м
0
Открытый
2.1
Continuous-Time Models
↗
38
19
4м 41с
0
Открытый
2.2
Discrete-Time Models
↗
30
18
14м 31с
0
Открытый
2.3
Excitation Signals
↗
29
18
17м 20с
0
3. Parametric Identification Methods
5 уроков
153
98
62м
0
Открытый
3.1
Introduction to Parametric Identification
↗
38
16
7м 47с
0
Открытый
3.2
Least Squares Method
↗
33
17
19м 47с
0
Открытый
3.3
Lab work #1
↗
31
31
0м 6с
0
Открытый
3.4
Prediction Error Method
↗
25
15
21м 38с
0
Открытый
3.5
Lab work #2
↗
26
19
15м 27с
0
4. Non-parametric Identification Methods
5 уроков
148
91
72м
0
Открытый
4.1
Introduction to Non-Parametric Identification
↗
30
15
5м 25с
0
Открытый
4.2
Impulse Response Method
↗
30
26
2м 24с
0
Открытый
4.3
Transient Response Method
↗
26
15
17м 52с
0
Открытый
4.4
Frequency Response Method
↗
31
15
11м 54с
0
Открытый
4.5
Lab work #3
↗
31
20
36м 58с
0
5. Closed-loop System Identification
1 урок
29
15
23м
-1
Открытый
5.1
Closed-loop System Identification
↗
29
15
23м 32с
-1
6. Experiment Design and Model Validation
5 уроков
124
79
34м
-1
Открытый
6.1
System Identification in Practice
↗
29
20
4м 17с
0
Открытый
6.2
Experiment Design
↗
25
16
9м 4с
0
Открытый
6.3
Post-Processing of the Data
↗
25
14
4м 38с
-1
Открытый
6.4
Choice of Model Structure
↗
20
14
6м 32с
0
Открытый
6.5
Model Validation
↗
25
15
11м 11с
0