Student se seznámí s principy a postupy statistických metod pro analýzu a identifikaci mechanických soustav.
•Modely dynamických systémů: Modely stavové, ARX, AR, ARMAX, ARMA, OE, BJ.
•Náhodný proces a jeho statistické charakteristiky
•Průchod náhodného procesu lineárním dynamickým systémem
•Zpracování signálu, vzorkování, okénka
•Identifikace lineárního dynamického systému, experimentální a operační modální analýza
•Modely nelineárních dynamických systémů: Markovovy řetězce, Wienerův model
•Průchod náhodného procesu nelineárním dynamickým systémem
•Identifikace nelineárního dynamického systému
•Metody stochastické identifikace: regresní, korelační, adaptivní metody
•Identifikace nelineárních systémů: neuro-fuzzy metody (LOLIMOT).
•Kalmanův filtr pro nelineární systémy
•Identifikace v uzavřeném regulačním obvodu. Identifikace nestabilních systémů.

•Julius S. Bendat, Allan G. Piersol: Engineering Applications of Correlation and Spectral Analysis, J. Wiley 2013
•Rolf Isermann, Marco Münchhof : Identification of Dynamic Systems: An Introduction with Applications, Springer 2010
•L.Ljung: System Identification - Theory for User, Prentice Hall PTR, 1999
•Kropáč, O.: Náhodné jevy v mechanických soustavách, SNTL, Praha 1987
•Štefan, M.; Šika, Z.; Valášek, M.; Bauma, V.: Neuro-Fuzzy Identification of Nonlinear Dynamic MIMO Systems
•Inženýrská mechanika. 2006, 13(3), pp. 223-238.
•odkaz: https://moodle-vyuka.cvut.cz/