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详 情 说 明

多步最小二乘法是一种改进的系统辨识算法，特别适合处理线性动态系统的参数估计问题。该方法通过分阶段优化计算过程，能有效提高参数估计的准确性和鲁棒性。

在MATLAB实现中，多步最小二乘法通常分为两个主要阶段：

第一阶段进行常规最小二乘估计，获得初步的系统参数。这个阶段直接利用输入输出数据构建回归方程，通过伪逆运算求解初始参数值。

第二阶段引入残差分析技术，将前一步的估计误差作为新的观测变量重新构建优化问题。这种迭代式的误差补偿机制能显著降低噪声干扰带来的偏差，特别适合存在测量噪声的实际工业场景。

算法优势在于： 相比单步最小二乘法，能更准确识别系统阶次 对有色噪声具有更好的鲁棒性 计算复杂度仍保持在可接受范围

实际应用中需要注意输入信号的持续激励条件，以及适当的数据预处理（如去除直流分量）。MATLAB的矩阵运算特性和系统辨识工具箱为这类算法提供了高效实现基础。