船舶的递归最小二乘辨识建模

船舶的递归最小二乘辨识建模是一种用于分析船舶动力学性能和行为的方法。该方法通过收集船舶的运动数据和相关环境条件，并使用递归最小二乘算法进行数据建模和参数辨识。递归最小二乘算法是一种快速高效的在线核回归算法，它可以一次处理一个样本的数据，并构建一个训练点字典，用于逼近函数。通过使用递归最小二乘辨识建模，可以对船舶的运动特性进行建模和预测，从而为船舶的控制和导航提供支持。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [核递归最小二乘算法的Julia实现](https://download.csdn.net/download/qq_38334677/85596114)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

递归最小二乘辨识建模

递归最小二乘辨识建模是一种利用最小二乘法进行参数辨识的方法。在这种方法中，通过利用带有遗忘因子的递推最小二乘法，对采集到的数据进行辨识。递归最小二乘辨识建模可以通过不同的编程思路来实现，其中一种方法是将辨识参数作为状态变量，状态个数为辨识参数的个数。另一种方法是将θN和P都当作状态，但这样会增加状态的维度，使得编写过程更为复杂。不过无论是哪种方法，递归最小二乘辨识建模的结果都是一致的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [最小二乘法(LS)系统辨识原理剖析和simulink案例仿真](https://blog.csdn.net/weixin_50892810/article/details/130720652)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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递归最小二乘 simulink

递归最小二乘（Recursive least squares，RLS）是一种常见的自适应滤波算法，可以用于信号滤波、参数估计等应用。在Simulink中，可以通过搭建递归最小二乘滤波器模型来实现该算法。

首先，在Simulink中新建一个模型，并从Math Operations库中选择一个Gain模块，将其命名为“λ”。然后，从Sources库中选择一个Signal Generator模块，设置成正弦信号，并将其连接到Gain模块的正向输入端，用以对信号进行加权处理。

接下来，从DSP System Toolbox库中选择一个Recursive Least Squares模块，将其命名为“RLS”，并设置其参数，如滤波器阶数、初值、忘记因子等。然后，将RLS模块连接到Gain模块，使其输出为递归最小二乘滤波后的信号。

最后，从Sink库中选择一个Scope模块，将其命名为“Scope”，并将其连接到RLS模块的输出端，用以显示递归最小二乘滤波后的信号波形。此外，还可以从Sources库中添加一个Sine Wave模块，将其连接到Scope模块的输入端，用以提供测试信号。

配置完成后，保存模型并运行，即可在Scope模块中看到递归最小二乘滤波后的信号波形。可以通过修改参数、增加信号源等方式来扩展和改进该模型，以应用于更加复杂和实际的应用场景。