4.1引言 极大似然法是现代辨识的参数估计方法之一。它是由 Fisher发展起来的，其基本思想可追溯到高斯(1809年) 。这种估计方法用于动态系统辨识，可以获得良好的估计 效果。 除了相关分析法的古典辨识方法之外，前面已经讨论过 两类现代辨识方法，一类是最小二乘方法，另一类是梯度 校正法。它们不仅计算简单，而且参数估计量具有许多优 良的统计性质，对噪声特性的先验知识要求也不高。本章 主要讨论极大似然辨识方法，这类辨识方法的基本思想与 前两类方法完全不同。对于极大似然法来说，需要构造一 个以测量数据和未知参数有关的似然函数，并通过极大化 这个函数获得模型的参数辨识。 4 4.1 引言 极大似然法是现代辨识的参数估计方法之一。它是由 Fisher发展起来的，其基本思想可追溯到高斯(1809年) 。这种估计方法用于动态系统辨识，可以获得良好的估计 效果。 除了相关分析法的古典辨识方法之外，前面已经讨论过 两类现代辨识方法，一类是最小二乘方法，另一类是梯度 校正法。它们不仅计算简单，而且参数估计量具有许多优 良的统计性质，对噪声特性的先验知识要求也不高。本章 主要讨论极大似然辨识方法，这类辨识方法的基本思想与 前两类方法完全不同。对于极大似然法来说，需要构造一 个以测量数据和未知参数有关的似然函数，并通过极大化 这个函数获得模型的参数辨识