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参数识别中的递归最小二乘算法...

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简介：
本文探讨了在参数识别领域中应用广泛的递归最小二乘算法，分析其原理、优势及局限性，并结合实例展示了该算法的有效性和实用性。 本段落专注于输出误差自回归系统及输出误差自回归滑动平均系统的参数估计问题（即Box-Jenkins系统）。通过运用数据滤波技术和辅助模型识别思想提出了两种递推最小二乘参数估计算法。关键在于使用线性滤波器对输入-输出数据进行处理。所提出的算法能够辨识出这些系统模型的参数及其它相关特性。

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  • 参数识别中的递归最小二乘算法...
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    本文探讨了在参数识别领域中应用广泛的递归最小二乘算法，分析其原理、优势及局限性，并结合实例展示了该算法的有效性和实用性。 本段落专注于输出误差自回归系统及输出误差自回归滑动平均系统的参数估计问题（即Box-Jenkins系统）。通过运用数据滤波技术和辅助模型识别思想提出了两种递推最小二乘参数估计算法。关键在于使用线性滤波器对输入-输出数据进行处理。所提出的算法能够辨识出这些系统模型的参数及其它相关特性。
     
  • RLS递归最小二乘算法
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    RLS（Recursive Least Squares）递归最小二乘算法是一种高效的自适应信号处理技术，用于在线估计系统参数。该方法通过迭代更新权值，快速准确地逼近最优解，在通信、控制系统等领域有广泛应用。 RLS算法中的权矢量随着迭代次数的增加而变化，并且其收敛情况值得关注。
     
  • 基于递归最小二乘法的参数估计
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    本研究探讨了递归最小二乘法在动态系统中的应用，提出了一种改进算法以实现更精确、实时的参数估计。 RLS参数辨识方法包括最小二乘法RLS参数辨识以及传统的最小二乘法。
     
  • MATLAB中的递归最小二乘算法程序
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    本简介介绍一种在MATLAB环境下实现的递归最小二乘算法的编程方法。该算法适用于动态系统的参数估计，并提供了代码实例和应用示例。 最小二乘滤波算法的核心是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现方式，并严格遵循了最小二乘准则。它的主要优点在于具有较快的收敛速度，在快速信道均衡、实时系统辨识以及时间序列分析等领域得到了广泛应用。然而，该方法的一个缺点是每次迭代所需的计算量较大。
     
  • 最小二乘法的递推参数识别及仿真案例
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    本论文探讨了最小二乘法在系统参数识别中的应用，并通过递推算法优化其性能。文中详细介绍了基于最小二乘法的递推参数识别方法及其理论基础，结合具体仿真案例进行深入分析和验证，为该领域的研究提供了新的视角与思路。 本段落介绍了基于递推最小二乘法进行系统辨识的基本原理，并利用MATLAB的M语言对给定的实际输入输出数据编写了递推最小二乘算法。最后提供了相应的仿真结果及分析，并验证了所得到的模型的有效性。
     
  • 最小二乘迭代_模态参数识别_Matlab_LEASTSQUARE_模态参数识别_最小二乘迭代法
    优质
    本项目基于Matlab实现最小二乘迭代算法，用于结构系统的模态参数识别。通过优化计算过程，提高了模态分析的精度和效率。 频域内的模态参数识别方法包括最小二乘迭代法。该程序适用于刚入门的模态参数识别人员以及使用MATLAB编程的学习者进行交流学习。
     
  • Matlab中的最小二乘参数识别程序
    优质
    简介：本程序利用MATLAB实现最小二乘法进行参数估计和模型校准，适用于数据拟合与系统辨识等领域，提供高效准确的计算工具。 最小二乘参数辨识的MATLAB程序包含详细的注释。
     
  • system-identification.rar_参数识别_最小二乘法_最小二乘识别_相关分析识别_系统识别案例
    优质
    该资源为系统辨识领域的资料包，包含参数识别、最小二乘法及其变种算法的应用详解与实例，适用于深入学习系统建模和信号处理技术。 本段落探讨了三种系统辨识方法：基本最小二乘法、辅助变量最小二乘法以及相关分析最小二乘法，并通过实例展示了如何使用这些方法进行参数估计。文中还提供了相关的代码示例，以便读者理解和实践这几种技术的应用过程。
     
  • LMS.rar_lms_pay8hr_最小二乘法参数辨识_模型识别
    优质
    本资源包包含使用最小二乘法进行参数估计和模型识别的研究资料与代码，适用于工程及科学领域中的系统建模。适合需深入理解并应用此方法的学者和技术人员。 通过辨识参数并进行迭代计算，可以应用于各种经典模型的参数估计。其中，经典最小二乘法是一种常用的方法。