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本文选取Mcsic呼吸系统模型作为研究对象。在SIMULINK平台上首先建立Mesic仿真模型，研究反映模型静态和动态特征的参数特性。引用参考论文中的模型初始参数，观察初始参数在系统中的运行结果，对相关参数的效用做出区分，了解其局限性和变化范围。从相关文献中分别截取三组呼吸系统的压力、流速和容积曲线图。依次为标准数据：参考文献中截取的理想曲线数据；实测数据：Mesic模型文献中截取的实测曲线数据；实测拟合数据：在实测数据的基础上做曲线拟合得到的数据。使用边缘检测算法提取截取曲线图的数据，以此作为研究中的数据来源。选取最小二乘算法，在MATLAB中利用三组数据分别对系统作静态和动态特征的参数辨识。最后，利用实测数据做测试，使用实测拟合数据的一组辨识参数得到了比较合理的结果，证明上述工作能正确反映系统的动态和静态特征，达到了辨识的预期目的。
研究成果为呼吸系统的临床研究和新型呼吸机的设计提供了有用的手段，辨识过程和结果对相关呼吸模型的构建和调试具有明确的指导意义；同时，使用的最小二乘算法在一阶非线性方程和二阶传递函数中的辨识也为今后对特殊要求对象的呼吸系统模型辨识提供了一种有效的手段。