递归最小二乘 simulink
时间: 2023-05-12 10:02:18 浏览: 168
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。
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%"]
[ .reference_list ]
递归最小二乘 matlab代码
递归最小二乘是指在连续多个时刻上,通过使用不断更新的权向量来逐渐拟合数据。在Matlab中,可以使用函数“rls”来实现递归最小二乘算法。
以下是一个示例代码:
y = randn(100,1); %生成随机信号
n = length(y);
theta = zeros(n,1); %初始化参数向量
P = eye(n)*0.1; %初始化权矩阵
for i=1:n
[theta,P]=rls(y(i),0.1,theta,P); %调用rls函数,更新参数向量和权矩阵
end
plot(1:n,y,'b',1:n,theta,'r'); %画出原始信号和拟合曲线
其中“y”是我们要拟合的信号,“theta”是我们要估计的参数向量,“P”是权矩阵。“rls”函数的第一个输入参数是当前时刻的输入数据,第二个输入参数是遗忘因子,控制过去数据的影响程度。其余的输入参数是我们在初始化中定义好的。
在每个时刻上,我们都会使用“rls”函数来更新我们的参数向量和权矩阵。最后,我们可以使用“plot”函数将原始信号和拟合曲线绘制在同一张图上,比较它们的相似性。
递归最小二乘算法在信号处理、通信、自适应控制等方面有广泛的应用,它可以对大量的数据进行实时处理,提高系统的鲁棒性和稳定性。