System Identification Toolbox™ fornisce funzioni MATLAB® , blocchi Simulink® e un’applicazione per la costruzione di modelli matematici di sistemi dinamici da dati di input-output misurati. Consente inoltre di creare e utilizzare modelli di sistemi dinamici che non sono facilmente modellati sulla base di principi primi e specifiche. È possibile utilizzare dati di input-output nel dominio del tempo e della frequenza per identificare funzioni di trasferimento a tempo continuo e a tempo discreto, modelli di elaborazione e modelli stato-spazio. Il toolbox fornisce inoltre algoritmi per la stima dei parametri online embedded.
Il toolbox fornisce tecniche di identificazione quali la massima verosimiglianza, la minimizzazione degli errori di previsione (PEM) e l’identificazione di sistemi di sottospazio. Per rappresentare le dinamiche di sistemi non lineari, è possibile stimare i modelli Hammerstein-Wiener e i modelli ARX non lineari con le non linearità della rete sigmoidea, della rete wavelet e della partizione ad albero. Il toolbox esegue l’identificazione di sistemi grey-box per la stima dei parametri di un modello definito dall’utente. È possibile utilizzare il modello identificato per la previsione della risposta del sistema e per la modellazione degli impianti in Simulink. Il toolbox supporta inoltre la modellazione di dati di serie storiche e la previsione di serie storiche.