1 Nhập môn
1.1 Tại sao phải nhận dạng
1.1.1 Định nghĩa
1.1.2 Lớp mô hình thích hợp
1.1.3 Mô tả sai lệch giữa mô hình và đối tượng thực
1.2 Phân lớp các bài toán nhận dạng
1.3 Quá trình ngẫu nhiên
1.3.1 Khái niệm
1.3.2 Các tham số của quá trình ngẫu nhiên 
1.3.3 Đại lượng đánh giá lượng thông tin có trong nguồn phát tín hiệu ngẫu nhiên
2 Nhận dạng mô hình không tham số nhờ phân tích phổ tín hiệu 
2.1 Toán tử Fourier rời rạc (DFT) 
2.1.1 Hàm mở rộng dirac
2.1.2 Mô hình hóa quá trình rời rạc tín hiệu
2.1.3 Ảnh Fourier của hàm mở rộng 
2.1.4 Quan hệ giữa X(jω) và Xa(jω)
2.1.5 Hiệu ứng trùng phổ và định lý Shannon
2.1.6 Hiệu ứng rò rỉ (leakage) và kỹ thuật hàm cửa sổ
2.1.7 Kết luận về DFT và thuật toán FFT
2.1.8 Toán tử DFT ngược 
2.2 Nhận dạng mật độ phổ tín hiệu 
2.2.1 Nhận dạng hàm tương quan
2.2.2 Nhận dạng mật độ phổ 
2.3 Nhận dạng mô hình không tham số
2.3.1 Xác định đường đặc tính tần biên pha 
2.3.2 Xác định hàm trọng lượng từ đường đặc tính tần
Câu hỏi ôn tập và bài tập
3 Nhận dạng mô hình liên tục, tuyến tính có tham số từ mô hình không tham số
3.1 Xác định tham số mô hình từ hàm quá độ
3.1.1 Những kết luận tổng quát 
3.1.2 Xác định tham số mô hình quán tính bậc nhất 
3.1.3 Xác định tham số cho mô hình tích phân quán tính 
3.1.4 Xác định tham số mô hình quán tính bậc cao 
3.1.5 Xác định tham số mô hình Lead/Lag 
3.1.6 Xác định tham số mô hình đối tượng dao động bậc hai tắt dần
3.2 Xác định tham số mô hình từ những giá trị G(jnΩλ) đã có
3.2.1 Thuật toán Cholesky
3.2.2 Nhận dạng tham số mô hình
3.2.3 Nhận dạng lặp tham số mô hình 
Câu hỏi ôn tập và bài tập