递推极大似然估计法参数辨识的matlab源码

资 源 简 介

递推极大似然估计法参数辨识的matlab源码

详 情 说 明

递推极大似然估计（Recursive Maximum Likelihood Estimation, RMLE）是一种常用于动态系统参数辨识的算法。与传统的批处理极大似然估计不同，递推版本采用在线方式逐步更新参数估计值，适用于实时性要求较高的场景。

算法的核心思想是通过递归方式更新参数估计值，每一步都基于新的观测数据对当前估计进行修正。递推极大似然估计通常采用牛顿-拉夫森迭代或梯度下降方法实现参数更新，同时结合遗忘因子处理时变系统。

MATLAB实现通常包含以下几个关键步骤： 初始化参数向量和协方差矩阵 循环处理每个采样时刻的新数据 计算预测误差和创新向量 更新参数估计和协方差矩阵 应用遗忘因子保持算法对时变参数的跟踪能力

该算法特别适合工业过程控制、自适应滤波等需要在线参数辨识的场合。实现时需要注意数值稳定性问题，特别是协方差矩阵的正定性维护。通过合理选择遗忘因子可以平衡算法对新数据的敏感度和估计结果的稳定性。