System Identification Toolbox™ propose des fonctions MATLAB® , des blocs Simulink® et une application destinée au développement de modèles mathématiques de systèmes dynamiques à partir de données d'entrée-sortie mesurées. Il vous permet de créer et d'utiliser des systèmes dynamiques difficiles à modéliser, à partir de premiers principes ou de premières spécifications. Vous pouvez utiliser des données d'entrée-sortie dans les domaines temporels et fréquentiels afin d'identifier des fonctions de transfert à temps continu et discret, des modèles de processus et des modèles de représentations d’état. La toolbox propose aussi des algorithmes pour réaliser des estimations de paramètres en ligne.
La toolbox propose des techniques d'identification comme la vraisemblance maximale, les schémas de minimisation d'erreur de prédiction (PEM) et la méthode des sous-espaces. Pour représenter la dynamique d'un système non linéaire, vous pouvez estimer les modèles de Hammerstein-Wiener et les modèles ARX non linéaires avec un réseau à ondelettes, du partitionnement d'arbre et des non-linéarités d'un réseau sigmoïde. La toolbox exécute une identification système de type boîte grise afin d'estimer les paramètres d'un modèle défini par l'utilisateur. Vous pouvez utiliser le modèle identifié pour prédire la réponse du système et modéliser un système dans Simulink. La toolbox vous permet également de modéliser des données de séries temporelles et de réaliser leur prédiction.