Matlab 和 Octave 的系统识别任务,多人一开始都会绕点弯路——不是 API 太绕,就是兼容性不靠谱。Mataveid这个工具箱就比较省心了,专门为做系统识别这块打磨过,开源还能自由改,玩起来还挺顺手的。

子空间识别方法做得还不错,比如你常听到的ERA(Eigensystem Realization Algorithm)也支持,直接拿观测数据就能还原出状态空间模型,对搞控制系统的同学蛮友好的。

它里面也实现了不少常见算法,像ARXARMA这种线性模型识别都有现成函数,调起来也不复杂,文档里面有例子直接抄。

最实用的是,它对MATLAB 和 GNU Octave兼容得挺好,写一份代码两边都能跑。你只要把压缩包解压,把路径加到环境里,基本就能用了,像subspaceera这些函数一跑就有结果。

嗯,还有一点值得说,它是开源的,源代码放在包里,想自己调优或者加新算法也比较方便。适合做科研或者项目里需要深入定制的情况。

如果你在折腾系统建模,又不想从头搭工具链,Mataveid还是挺值得试一试的,省事还靠谱。