Rekursive kleinste Quadrate mit vergessener Faktor

1. Was ist der Vergessensfaktor??
2. Was ist rekursiv am wenigsten quadratisch?
3. Was ist der Zweck der rekursiven Schätzung der kleinsten Quadrate?

Was ist der Vergessensfaktor??

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.

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.