Rekursif sekurang -kurangnya dataran matlab

1. Apa kaedah rekursif paling tidak sama rata?
2. Bagaimana anda melakukan kuadrat paling sedikit di Matlab?
3. Apakah tujuan anggaran kuadrat paling kurang rekursif?

Apa kaedah rekursif paling tidak sama rata?

Rekursif sekurang -kurangnya dataran (RLS) adalah algoritma penapis penyesuaian yang secara rekursif mendapati pekali yang meminimumkan fungsi kos kuadrat linear yang berwajaran yang berkaitan dengan isyarat input. Pendekatan ini berbeza dengan algoritma lain seperti kuadrat min paling kurang (LMS) yang bertujuan untuk mengurangkan kesilapan persegi min.

Bagaimana anda melakukan kuadrat paling sedikit di Matlab?

x = lsqr (a, b) cuba menyelesaikan sistem persamaan linear a*x = b untuk x menggunakan kaedah kuadrat paling sedikit. LSQR mendapati penyelesaian kuadrat paling sedikit untuk x yang meminimumkan norma (b-a*x) . Apabila A adalah konsisten, penyelesaian kuadrat paling sedikit juga merupakan penyelesaian sistem linear.

Apakah tujuan anggaran kuadrat paling kurang rekursif?

Penganggar Kuadrat Paling Rekursif menganggarkan parameter sistem menggunakan model yang linear dalam parameter tersebut. Sistem sedemikian mempunyai bentuk berikut: y (t) = h (t) θ (t) . y dan h adalah kuantiti yang diketahui yang anda berikan kepada blok untuk menganggarkan θ.