Exemple récursif des moindres carrés

1. Qu'est-ce que la méthode du moindre carré récursive?
2. Quel est le but de l'estimation récursive des moindres carrés?
3. Quelle est la méthode le moins carrée avec l'exemple?

Qu'est-ce que la méthode du moindre carré récursive?

Les moindres carrés récursifs (RLS) sont un algorithme de filtre adaptatif qui trouve récursivement les coefficients qui minimisent une fonction de coût linéaire des moindres pondérés relative aux signaux d'entrée. Cette approche contraste avec d'autres algorithmes tels que les carrés les moins moyens (LMS) qui visent à réduire l'erreur quadratique moyenne.

Quel est le but de l'estimation récursive des moindres carrés?

L'estimateur récursif des moindres carrés estime les paramètres d'un système à l'aide d'un modèle linéaire dans ces paramètres. Un tel système a la forme suivante: y (t) = h (t) θ (t) . y et h sont des quantités connues que vous fournissez au bloc pour estimer θ.

Quelle est la méthode le moins carrée avec l'exemple?

Exemple: disons que nous avons des données comme indiqué ci-dessous. Solution: nous suivrons les étapes pour trouver la ligne linéaire. Ainsi, l'équation requise des moindres carrés est y = mx + b = 13 / 10x + 5.5/5. La méthode des moindres carrés est utilisée pour prédire le comportement de la variable dépendante par rapport à la variable indépendante.