ARX模型（AutoRegressivewitheXogenousinputsmodel，自回归外生输入模型）是MATLAB中用于系统辨识的一类线性动态模型。它结合了系统的自回归部分（AR）和外生输入部分（X），通常表示为差分方程形式：ARX模型的一般结构为：A(q)y(t)=B(q)u(t-nk)+e(t)其中：-y(t)是系统输出-u(t)是系统输入-e(t)是白噪声干扰-A(q)和B(q)是滞后算子多项式-nk是输入输出的纯延迟在MATLAB中，可以使用SystemIdentificationToolbox中的arx函数或arx命令来估计ARX模型参数。基本语法为：model=arx(data,[nanbnk])其中：-data是包含输入输出数据的iddata对象-na是A(q)多项式的阶数-nb是B(q)多项式的阶数-nk是输入输出的延迟ARX模型适用于线性时不变系统的建模，计算效率高，是系统辨识中最常用的模型结构之一。MATLAB提供了丰富的工具用于ARX模型的估计、验证和仿真。
