我试图了解如何在 matlab 中执行灰盒参数估计。我对控制理论有一些工作但有些生疏的知识（多年前的本科控制理论）。我正在做研究生研究，并且可以访问大多数（如果不是全部）matlab 工具箱。
我从我正在建模的系统中知道我的 A、B、C 和 D 矩阵的形式，即一个简单的 R1C1 电路具有连续表示
A = [-R*C];
B = [R*C C];
C = [1];
D = [0 0];
我有 y(kT) 和 u(kT) 的观察结果，所以我相信在给定观察值的采样率的情况下，我需要将上述矩阵转换为“后向差分”形式以估计 R 和 C？
IE
Ad = (1-AT)^-1
Bd = (I-AT)BT
Cd = C(I-AT)^-1
Dd = {D+C(1-AT)^-1BT}
我已经尝试过idgreyandgreyest功能。在这些情况下，您实现一个回调，它返回给定 R、C 和 Ts 的 [ABCD]。我不清楚这对于离散系统是如何工作的 - 您是否希望进行上述转换？