Rekursives Beispiel für die kleinsten Quadrate

1. Was ist rekursiv am wenigsten quadratisch?
2. Was ist der Zweck der rekursiven Schätzung der kleinsten Quadrate?
3. Was ist die am wenigsten quadratische Methode mit Beispiel?

Was ist rekursiv am wenigsten quadratisch?

Rekursive kleinste Quadrate (RLS) ist ein adaptiver Filteralgorithmus, der die Koeffizienten rekursiv findet. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu anderen Algorithmen wie den am wenigsten mittleren Quadraten (LMS), die darauf abzielen, den mittleren quadratischen Fehler zu verringern.

Was ist der Zweck der rekursiven Schätzung der kleinsten Quadrate?

Der rekursive Schätzer der kleinsten Quadrate schätzt die Parameter eines Systems unter Verwendung eines Modells, das in diesen Parametern linear ist. Ein solches System hat die folgende Form: y (t) = h (t) θ (t) . Y und H sind bekannte Mengen, die Sie dem Block zur Verfügung stellen, um θ abzuschätzen.

Was ist die am wenigsten quadratische Methode mit Beispiel?

Beispiel: Nehmen wir an, wir haben Daten, wie unten gezeigt. Lösung: Wir werden die Schritte befolgen, um die lineare Linie zu finden. Die erforderliche Gleichung der kleinsten Quadrate ist also y = mx + b = 13/10x + 5.5/5. Die Methode mit den kleinsten Quadraten wird verwendet, um das Verhalten der abhängigen Variablen in Bezug auf die unabhängige Variable vorherzusagen.