Etapy identyfikacji Identyfikacja jest procesem iteracyjnym, który może posiadać następujące etapy. Przygotowanie eksperymentu identyfikacyjnego, generacja pobudzeń. Przeprowadzenie eksperymentu identyfikacyjnego, zebranie pomiarów. Wstępne przetwarzanie danych pomiarowych (np. eliminacja błędów grubych). Wybór klasy dopuszczalnych modeli. Wybiera się klasę modeli deterministycznych lub stochastycznych, ciągłych lub dyskretnych, liniowych lub nieliniowych, stacjonarnych bądź niestacjonarnych. Wybór typu modelu z wybranej klasy. Ponieważ w każdej klasie modeli istnieją modele różnych typów (na przykład w klasie dyskretnych modeli stochastycznych istnieją modele ARX, MAX, ARMAX, ARIX), na tym etapie wybiera się jeden z nich. Wybór konkretnego modelu może być poprzedzony wstępną, "zgrubną" analizą modelowanego systemu bądź pochodzących z niego sygnałów. Wybór struktury modelu (dla modeli parametrycznych). Jest to bardzo trudny etap, który często sprowadza się do pełnego lub ograniczonego przeglądu wszystkich dopuszczalnych (i rozsądnych) struktur modeli danego typu. Estymacja parametrów danego modelu. Na tym etapie wybiera się odpowiedni algorytm estymacji, pozwalający na wyznaczenie parametrów wybranego uprzednio modelu. Weryfikacja modelu. Etap ten kończy pojedynczą iterację procesu identyfikacji.