Cor-ls方法采用最小二乘法。

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简介：
辨识过程被分解为两个关键步骤。首先，通过运用相关分析法，我们能够获得目标对象的非参数模型，例如脉冲响应或相关函数。随后，借助最小二乘法、辅助变量法或增广最小二乘法等方法，进一步确定该对象相应的参数模型。当模型中的噪声与输入信号无关时，Cor-ls相关最小二乘法（即二步法）通常能够提供较为理想的辨识结果。实际上，Cor-ls相关最小二乘法（二步法）先对数据进行一次相关分析，从而有效地滤除了包含噪声的影响，再利用最小二乘法进行后续计算，这无疑会显著提升辨识效果。这种方法具备适应较广泛噪声范围的优势，同时计算量相对较小，并且对初始值的敏感度较低。然而，它仍然要求输入信号与噪声之间不存在关联。

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本研究探讨了最小二乘法在Cor-ls问题解决中的具体应用，通过优化算法提供精确的数据拟合解决方案，展示了该方法在处理复杂数据集时的有效性和准确性。将辨识过程分为两个步骤：第一步是采用相关分析法获取对象的非参数模型（如脉冲响应或相关函数）；第二步则是通过最小二乘法、辅助变量法或者增广最小二乘法等方法进一步求解对象的参数模型。当模型中的噪声与输入信号无关时，Cor-ls相关最小二乘法可以提供较好的辨识效果。这种方法本质上是先对数据进行一次相关分析以滤除有色噪声的影响，然后再通过最小二乘法改善辨识结果。该方法适用于广泛的噪声环境，并且计算量相对较小，初始值的选择对最终的识别结果影响不大。不过需要注意的是，此方法要求输入信号与噪声之间不存在关联关系。

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