工程上，对简单或复杂控制系统，需要进行参数整定（setting parameter）。
整定参数是通过调整控制单元参数优化系统动态与静态特性的过程，核心参数包括比例度δ、积分时间Ti、微分时间Td，旨在实现较优控制效果。
传统方法通过观察控制曲线逐步调整参数，现代算法则通过模型辨识与寻优生成参数组合。整定过程需平衡比例增益Kp、积分增益Ki、微分增益Kd对系统响应速度、稳态误差及超调量的影响。
信号处理中的整定含义
在信号处理中，整定指为算法或系统选择并调整一组可调参数，使输出满足预设的性能指标（如信噪比、失真、分辨率、稳态误差、收敛速度、鲁棒性）。它常见于滤波器设计、谱分析、模态分解、自适应与控制系统等场景，目标是在"性能---复杂度---稳健性"之间取得平衡。
常见应用场景与整定对象
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滤波器设计与实现
典型任务包括为IIR/FIR滤波器选取截止频率、阶数、通带纹波、阻带衰减等；整定方法涵盖窗函数法、最小二乘/加权、等波纹（切比雪夫/椭圆）等，有时还需整定采样率与滤波器结构（直接型/级联/格型）以满足实现约束与稳定性。
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谱估计与变换参数
在FFT/DFT、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换中，常需整定窗长/窗型、重叠率、频带划分、小波基与分解层数，以在时频分辨率与方差/泄漏之间权衡。
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模态分解与时频分析
如VMD/EMD类方法，需要整定模态数 K、惩罚因子 α、收敛容差等关键超参数；参数选择直接影响模态混叠、噪声鲁棒性与分解误差。
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自适应滤波与参数学习
在LMS/RLS/Kalman等自适应算法中，整定步长 μ、遗忘因子 λ、正则化/初始协方差等，以兼顾收敛速度、稳态误差与数值稳定性。
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控制系统参数整定
在PID等闭环控制中，整定Kp、Ti、Td等，使系统满足超调、调节时间、稳态误差等指标；工程上常采用经验法、阶跃响应法、频域法等。
整定的一般流程
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明确目标与约束
以可量化指标定义目标（如SNR提升≥10 dB、带外抑制≥40 dB、稳态误差≤1%），并列出实现约束（如计算量、延迟、内存、硬件位宽）。
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设计/选择算法与参数空间
结合信号特性（平稳/非平稳、低/高频、噪声统计）选择模型与参数范围，必要时做可辨识性与灵敏度预评估。
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实验设计与数据采集
采集具有代表性的数据（含典型工况与边界工况），确定训练/验证/测试集，避免过拟合与数据偏差。
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参数搜索与优化
采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等策略，以验证集指标为准则迭代寻优；对计算受限场景可用粗到细或多分辨率搜索。
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稳健性与灵敏度分析
在不同信噪比、采样率、模型失配下检验参数有效性；必要时进行鲁棒整定或多目标折中（如在噪声与分辨率间取折中）。
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在线自适应与监控
对非平稳环境引入自适应整定/自整定机制，并上线漂移监测与再整定策略，保持长期性能稳定。
与"校准"和"自适应"的区别
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整定 vs 校准
整定是为算法/系统选择"最优或可用"的参数集合；校准更偏向用已知标准对传感器/测量链路进行偏差校正与刻度，使读数符合物理量纲与标准。
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整定 vs 自适应
整定多为离线/周期性的人工或自动调参；自适应是在线根据数据持续更新参数以跟踪环境变化，可视为"持续整定"的特例。
工程实践要点
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先定"可测指标"，再谈整定；指标应可复现、可对比。
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控制变量法优先：一次只调整一个关键参数，观察指标敏感度。
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保留"安全边界"：为增益、阶数、步长等设置上下限，防止不稳定或溢出。
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文档化与回归：固化整定流程与参数集，建立回归测试以验证后续改动未退化性能。