最小二乘参数估计的递推算法

资 源 简 介

最小二乘参数估计的递推算法

详 情 说 明

最小二乘参数估计的递推算法是一种在线实时更新系统参数的数学方法，特别适用于动态系统的参数辨识。该算法通过持续利用新采集到的数据，不断修正和优化参数估计值，而无需重新处理所有历史数据。

算法核心思想是将传统的最小二乘估计转化为递推形式。每次获得新的观测数据时，通过更新协方差矩阵和增益矩阵，对现有参数估计值进行增量调整。这种处理方式显著降低了计算复杂度，特别适合嵌入式系统或实时控制场景。

从给定的辨识结果可以看出，该算法成功估计出一个二阶系统的参数（a1,a2,b1,b2）。其中负值的a1表明系统可能存在振荡特性，而b1和b2则反映了输入对系统输出的影响程度。递推算法的优势在于这些参数可以随着系统运行不断更新，适应系统特性的变化。