请详细说明在Matlab中使用递归最小二乘法进行在线系统参数估计的步骤和技巧。

递归最小二乘法（RLS）是一种常用于在线系统参数估计的算法，它能够适应性地跟踪系统参数随时间的变化。在Matlab中，System Identification Toolbox 提供了多种函数来支持RLS的应用。

参考资源链接：[Matlab系统辨识与参数估计详解：方法、工具与应用](https://wenku.csdn.net/doc/783ujig5j9?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，为了使用RLS算法进行在线参数估计，你需要有一个系统模型框架。在Matlab中，可以通过定义一个状态空间模型（state-space model）或传递函数模型（transfer function model）来建立你的系统模型。例如，使用`idss`或`idtf`函数创建模型。

接下来，使用`recursiveLS`函数初始化RLS算法。这个函数需要你提供初始参数估计，系统输入输出数据以及协方差矩阵的初始值。此外，还需要设置遗忘因子（forgetting factor），它决定了算法对历史数据的依赖程度，遗忘因子越小，算法对新数据的适应性越强。

在获得初始RLS对象后，你可以使用`step`函数来更新参数估计。每当你获得新的输入输出数据时，只需要调用一次`step`函数，即可实时地更新模型参数。这个过程可以持续进行，直到数据流结束或达到预定的迭代次数。

在参数估计的过程中，Matlab还允许你通过设置不同的选项来调整算法的性能。例如，可以通过`setPolyBounds`函数对模型参数施加上下界约束，以避免估计结果不稳定或不符合实际物理意义。

最后，为了验证参数估计的准确性，可以使用`compare`函数比较RLS算法预测的输出与实际系统的输出。此外，还应检查残差序列是否呈现白噪声特性，以确保模型的质量。

通过以上步骤，你可以在Matlab中使用System Identification Toolbox来实现递归最小二乘法进行在线系统参数估计。这个过程涉及到复杂的算法细节，推荐深入阅读《Matlab系统辨识与参数估计详解：方法、工具与应用》，以获取更深入的理解和更多实用的技巧。

参考资源链接：[Matlab系统辨识与参数估计详解：方法、工具与应用](https://wenku.csdn.net/doc/783ujig5j9?spm=1055.2569.3001.10343)