Howtosignalprocessing
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 vergisst Faktor in RLS?
Zusammenfassung: Die Gesamtleistung des rekursiven Algorithmus mit kleinster Quadrat (RLS) wird durch den Vergessensfaktor bestimmt. Der Wert dieses Parameters führt zu einem Kompromiss zwischen geringer Fehlanpassung und Stabilität einerseits sowie einer schnellen Konvergenzrate und der Verfolgung andererseits.
