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matlab
- test2: 一、 基本最小二乘法一次算法 二、 基本最小二乘法递推算法 三、 最小二乘遗忘因子一次完成算法 四、 最小二乘遗忘因子递推算法 五、 最小二乘限定记忆算法 六、 最小二乘偏差补偿算法 七、 增广最小二乘算法 八、 广义最小二乘算法 test3: 一、 辅助变量自适应滤波算法 二、 辅助变量纯滞后算法 三、 辅助变量Tally原理算法 四、 多级最小二乘算法 五、 各类改进最小二乘算法的特点 test4: 1、 第二类随
FFRLS
- 开环系统参数辨识,带遗忘因子的递推最小二乘估计法(FFRLS),系统为单入单出的CAR(带控制量的自回归模型)模型,三阶系统-Open-loop system parameter identification, recursive least squares estimation method with forgetting factor (FFRLS), SISO system of CAR (with a controlled amount of autoregressive model)
作业六遗忘因子
- 利用matlab实现遗忘因子最小二乘算法,绝对可以运行(Using MATLAB to realize the forgetting factor least square algorithm, it is absolutely possible to run)
SSRLS
- 状态空间递归最小二乘(SSRLS)是确定性信号的线性估计的最优。 然而,SSRLS的性能取决于模型的不确定性,观测信号的时变性质或观测噪声的非平稳行为。 我们结合遗忘因子的随机梯度调整来开发具有自适应记忆的SSRLS。 这种新算法解决了标准SSRLS面临的局限性。 还导出了减轻计算负担的实际滤波器的近似值。 跟踪有噪声啁啾的示例表示并演示了新算法的整体能力和功能。 预计这种新滤波器能够跟踪和估计难以处理可用工具的时变信号(State Space Recursive Least Squares (