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增广最小二乘估计
- 如果噪声e(k)为有色噪声时，采用最小二乘辨识系统参数为有偏估计，为改善噪声e(k)为有色噪声模型的系统参数估计的统计特性，提出一种增广矩阵的方法
广义最小二乘法
- 广义最小二乘法也是为了改善噪声e(k)为有色噪声时，采用最小二乘和加权最小二乘辨识系统参数为有偏估计的问题。其基本思想是：引入一个所谓白化滤波器，把相关噪声e(k)转化为白噪声v(k)，从而达到应用最小二乘法无偏估计的目的。
m12_3
- 为了改善噪声e(k)为有色噪声模型的系统参数估计的统计特性，提出了一种增广矩阵的方法，称为增广最小二乘算法，MATLAB实现范例-In order to improve the noise e (k) for the colored noise model of the system parameters estimated statistical characteristics, an Augmented Matrix method, called Augmented Least Square
ELS
- 系统辨识，增广矩阵最小二乘批算法,使最小二乘批算法对有色噪声也一致无偏-System Identification,Extended Matrix Least Square Algorithm
zuoye2
- 一般最小二乘、递推最小二乘、增广最小二乘用于有色噪声干扰的系统辨识，及辨识结果对比。-General least squares, recursive least squares, extended least squares for the colored noise system identification, and the comparison of recognition results.
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
test3
- 用两种递推最小二乘辨识的方法辨识吹风机函数。在加白噪声和有色噪声的情况下观察变化。两个辨识的结果与实际输出很接近，但是都会比实际的要大一点。有可能是对有色噪声的估计所引起的。噪声的增加不明显。-Identification by two recursive least squares method to identify a hair dryer functions. Observe the changes in the plus white noise and colored noise si
GLS_array
- 为了过滤有色噪声，利用广义最小二乘进行系统模型的辨识-In order to filter colored noise, using generalized least squares models were recognition system
LSyouse
- 最小二乘辨识方法matlab程序（有色噪声）(Least squares identification method matlab program (colored noise))