前面介绍了Matlab系统辨识工具箱的一些用法，这里拿一个直观的例子来尝试工具箱的具体用法。比较长，给个简单目录吧：
1. 辨识的准备
2. 辨识数据结构的构造
3. GUI辨识
4. 辨识效果
5. 对固有频率的辨识
6. 结构化辨识
7. 灰箱辨识
8. 加入kalman滤波的灰箱辨识
1.辨识的准备
在辨识前，首先要根据自己辨识的情况，确定要辨识的状态空间模型的一些特点，如连续还是离散的；有无直通分量(即从输入直通到输出的分量)；输入延迟；初始状态等。了解了这些情况就可以更快速的配置辨识时的一些设置选项。
2.辨识数据结构的构造
使用原始数据构造iddata结构：
data = iddata(y, u, Ts);
这里以一个弹簧质量系统的仿真为例
代码如下，其中用到了函数MDOFSolve，这在之前的博文介绍过(http://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=183)，拿来用即可。如果发现运行有错误，可以将MDOFSolve函数开头的一句
omega2 = real(eval(omega2));
注释掉。
% 弹簧质量系统建模
clc
clear
close all
m = 200;
k = 980*1000;
c = 1.5*1000;
m1 = 1*m;
m2 = 1.5*m;
k1 = 1*k;
k2 = 2*k;
k3 = k1;
%% 由振动力学知识求固有频率
M = [m1 0; 0 m2];
K = [k1+k2 -k2; -k2 k3+k2];
[omega, phi, phin] = MDOFSolve(M, K);
fprintf(‘固有频率:%fHz\n’, subs(omega/2/pi));
%% 转化到状态空间
innum = 2;
outnum = 2;
statenum =