Kuadrat paling kurang rekursif dengan faktor lupa

1. Apakah faktor lupa?
2. Apa kaedah rekursif paling tidak sama rata?
3. Apakah tujuan anggaran kuadrat paling kurang rekursif?

Apakah faktor lupa?

Abstrak: Prestasi keseluruhan algoritma rekursa-kuadrat (RLS) ditadbir oleh faktor lupa. Nilai parameter ini membawa kepada kompromi antara penyesuaian dan kestabilan yang rendah di satu pihak, dan kadar penumpuan cepat dan penjejakan sebaliknya.

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.

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.