The indirect method works well even

The indirect method works well even when the output noise is color noise and the system has low SNR. However, the indirect method requires information about the controller and the inaccuracy in the controller can affect the model estimation. When you increase the value of Noise Amplitude, the estimated model will be less biased compared to the direct method. When you change the values of Controller, the estimated model will be inaccurate.

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即使输出噪声是色噪声并且系统具有低SNR，间接方法也能很好地工作。但是，间接方法需要有关控制器的信息，并且控制器中的不准确性会影响模型估计。当您增加“噪声振幅”的值时，与直接方法相比，估计模型的偏差将较小。更改Controller的值时，估计的模型将不准确。

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即使输出噪声为色噪且系统具有较低的 SNR，间接方法也运行良好。但是，间接方法需要有关控制器的信息，控制器中的不准确会影响模型估计。增加噪声振幅值时，与直接方法相比，估计模型的偏差较小。更改控制器的值时，估计模型将不准确。

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间接法在输出噪声为彩色噪声、系统信噪比较低的情况下也能很好地工作。然而，间接法需要控制器的信息，控制器的不精确性会影响模型的估计。当增加噪声振幅值时，与直接法相比，估计模型的偏差较小。当你改变控制器的值时，估计的模型会不准确。<br>

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