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Provides an overview of non-parametric system identification for nonlinear block-oriented systems, as well as new approaches. Demonstrates possibilities of applying non-parametric regression to system identification and shows how to identify nonlinear subsystems and their characteristics with limited information. Ideal for researchers and practitioners in systems theory, signal processing, and communications and researchers in mechanics, economics, and biology.
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