好用的。系统辨识中，递推最小二乘估计（RLS）是辨识模型阶次的一个重要的算法。该程序通过实现该算法，得到模型阶次的估计值以及相关参数值。 -refrain. System identification, estimation recursive least squares (RLS) identification model is of the order of an important algorithm. The procedures through the realization of

主要内容： 【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 【6】递推的最小二乘辨识程序 【7】增广的最小二乘辨识程序 【8】梯度校正的最小二乘辨识程序 【9】递推的极大似然辨识程序 【10】Bayes辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】

系统辨识的增广最小二乘算法的matlab实现-System Identification extended least squares algorithm matlab realize

利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，预报误差法参数辨识-松弛的思想，鲁棒性好，性能优越。- Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane, Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of relaxation, Robustness, superior performance.