此程序为基于CAR的递推最小二乘算法，使用语系统辨识的初学者...

资 源 简 介

此程序为基于CAR的递推最小二乘算法，使用语系统辨识的初学者...

详 情 说 明

系统辨识是通过观测系统输入输出数据来建立数学模型的过程。CAR（Controlled Auto-Regressive）模型是一种常用的线性参数模型结构，特别适用于动态系统的描述。

递推最小二乘算法是实现系统辨识的核心方法之一。该算法采用递归形式逐步更新参数估计值，相比传统最小二乘法具有两大优势：不需要存储所有历史数据，计算量随样本增加保持稳定；能够实时跟踪时变系统参数。

对于初学者而言，理解这个算法需要注意三个关键点：首先，算法通过引入遗忘因子实现对新旧数据的权重分配；其次，每次迭代都基于前次估计结果进行递推更新；最后，协方差矩阵的更新过程保证了算法数值稳定性。

该算法在自适应控制、信号处理等领域有广泛应用，其核心思想是通过持续修正模型参数，使输出误差的平方和最小化。随着数据不断输入，算法会逐步收敛到真实参数附近。