MATLAB递推最小二乘法多项式系数辨识系统

资 源 简 介

基于MATLAB的递推最小二乘法实现多项式模型系数的在线实时估计。该系统能够逐点更新系数估计值，无需重复处理历史数据，适用于动态系统的实时参数辨识，支持用户自定义多项式阶数。

详 情 说 明

基于递推最小二乘法的多项式系数辨识系统

项目介绍

本项目实现了一种基于递推最小二乘法（RLS）的多项式模型系数在线实时估计算法。系统能够随着新观测数据的不断输入，动态更新多项式系数估计值，无需重新处理全部历史数据，显著提高了计算效率。特别适用于嵌入式系统、实时控制、信号处理等需要对动态系统参数进行快速辨识的场景。

功能特性

• 在线实时估计: 支持数据流式输入，实时更新多项式系数估计
• 自适应参数更新: 采用递推最小二乘算法，避免矩阵重复求逆
• 灵活阶数设置: 支持用户自定义多项式阶数
• 误差监控: 提供参数估计误差的实时监控功能
• 可视化支持: 可选拟合效果图形显示，直观展示辨识结果
• 初始参数配置: 支持自定义初始估计值和协方差矩阵

使用方法

1. 设置参数: 指定多项式阶数n，可选设置初始参数估计向量和初始协方差矩阵
2. 输入数据: 按顺序输入观测数据对(x_i, y_i)
3. 实时更新: 系统自动使用RLS算法更新系数估计和协方差矩阵
4. 获取结果: 实时输出当前系数估计向量、协方差矩阵和估计误差
5. 可视化: 可随时查看拟合曲线与原始数据的对比图形

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持矩阵运算的基本数学库

文件说明

主要程序文件实现了递推最小二乘算法的核心计算流程，包括系统初始化、参数配置、数据输入处理、矩阵递推运算、系数估计更新、误差计算以及结果可视化等功能模块。该文件整合了完整的参数辨识流程，为用户提供简洁易用的操作接口。