rels(最小二乘法）

资 源 简 介

rels(最小二乘法）

详 情 说 明

最小二乘法是一种经典的参数估计方法，广泛应用于系统辨识和信号处理领域。它通过最小化误差平方和来求解最优参数，能够有效处理线性系统的建模问题。

递推增广最小二乘法（RLS）是标准最小二乘法的一种改进算法，采用递推方式更新参数估计，适用于在线或实时应用场景。它的核心思想是利用前一时刻的参数估计和新采集的数据，通过递推公式计算出当前时刻的参数估计，避免了矩阵求逆等复杂运算，提高了计算效率。

辅助变量法递推算法（RIV）进一步改进了RLS方法，通过引入辅助变量来减小噪声对参数估计的影响，提高了辨识精度。这种方法特别适用于噪声干扰较大的系统，能够有效抑制偏差，得到更可靠的参数估计结果。

这些算法的阶次可以根据实际需求调整，只需稍作修改即可适应不同复杂度的系统模型。在MATLAB中实现时，合理选择遗忘因子、初始参数等关键参数，能够进一步提升算法的收敛速度和稳定性。