Les moindres carrés récursifs matlab

1. Qu'est-ce que la méthode du moindre carré récursive?
2. Comment faites-vous les moindres carrés dans Matlab?
3. Quel est le but de l'estimation récursive des moindres carrés?

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.

Comment faites-vous les moindres carrés dans Matlab?

x = lsqr (a, b) tente de résoudre le système des équations linéaires a * x = b pour x en utilisant la méthode des moindres carrés. LSQR trouve une solution de moindre carrés pour X qui minimise la norme (b-a * x) . Lorsque A est cohérent, la solution des moindres carrés est également une solution du système linéaire.

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.