4 Nhận dạng tham số mô hình ARMA 
4.1 Đặt vấn đề 
4.1.1 Phát biểu bài toán nhận dạng mô hình ARMA
4.1.2 Chuyển thành bài toán tương đương có hệ số khuếch đại của mô hình bằng 1 
4.2 Nhận dạng chủ động tham số mô hình AR 
4.2.1 Phương pháp Yule−Walker
4.2.2 Sai số dự báo tuyến tính của phương pháp Yule−Walker
4.2.3 Giải phương trình Yule−Walker nhờ thuật toán Levinson
4.2.4 Phương pháp dự báo điều hòa và thuật toán Burg 
4.2.5 Kết luận
4.3 Nhận dạng chủ động tham số mô hình MA 
4.3.1 Thay mô hình MA bằng mô hình AR tương đương
4.3.2 Thuật toán nhận dạng cho trường hợp s=2nb
4.3.3 Thuật toán nhận dạng cho trường hợp s>2nb
4.4 Nhận dạng chủ động tham số mô hình ARMA
4.4.1 Nhận dạng tham số AR của mô hình ARMA
4.4.2 Nhận dạng tham số MA của mô hình ARMA
4.4.3 Thuật toán nhận dạng tham số mô hình ARMA 
4.5 Nhận dạng bị động tham số mô hình ARMA 
4.5.1 Nhận dạng bị động khi các tín hiệu vào ra là tiền định 
4.5.2 Nhận dạng bị động với các tín hiệu vào ra là ngẫu nhiên
4.5.3 Chuyển về bài toán nhận dạng chủ động 
Câu hỏi ôn tập và bài tập
5 Những kỹ thuật bổ trợ 
5.1 DFT thời gian ngắn (SFT) 
5.1.1 Tư tưởng của phương pháp 
5.1.2 Thuật toán SFT với hàm cửa sổ Bartlett
5.1.3 Thuật toán SFT với một hàm cửa sổ bất kỳ
5.1.4 Ứng dụng để nhận dạng mô hình có tham số thay đổi
5.2 Nội suy
Ứng dụng để nhận dạng mô hình có tham số thay đổi
5.2.1 Nội suy cổ điển 
5.2.2 Nội suy spline
5.2.3 Nội suy B−spline
5.2.4 Sai số phổ của nội suy B−spline
5.3 Ngoại suy 
5.3.1 Cực đại entropie loại 1
5.3.2 Cực đại entropie loại 2 
5.4 Lý thuyết hàm mở rộng 
5.4.1 Định nghĩa 
5.4.2 Tính chất 
5.4.3 Toán tử Fourier mở rộng 
Câu hỏi ôn tập và bài tập
Tài liệu tham khảo