matlab中递推最小二乘

在MATLAB中，递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）是一种用于参数估计的算法。该算法通过递推方式，根据当前的观测数据和之前的估计结果来更新参数的估计值。递推最小二乘法在每一步都能达到最佳迭代算法，可以使输出信号在最小二乘意义上尽可能接近期望信号，并选择自适应滤波器的权重系数。在MATLAB中，可以使用RLS算法来实现递推最小二乘法，具体步骤包括以下几个方面：

1. 初始化参数：设置初始权重系数、滤波器输入向量和滤波器输出向量。

2. 在每个时间步骤中，获取当前的观测数据。

3. 计算预测值：根据当前的权重系数和观测数据计算滤波器的输出预测值。

4. 计算误差：将预测值与期望信号进行比较，计算误差。

5. 更新权重系数：根据递推最小二乘法的公式，使用当前的观测数据和误差来更新权重系数。

6. 更新滤波器输入和输出向量：将当前的观测数据和滤波器输出值添加到对应的向量中。

7. 重复步骤2至步骤6，直到所有的观测数据都被处理完。

通过以上步骤，使用递推最小二乘法可以在MATLAB中实现参数的递推估计。具体的实现方法可以参考引用中提到的递推最小二乘（RLS）算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [bestspeculate.rar_matlab循环递推_最小二乘_最小二乘法_递推 MATLAB_递推 最小二乘法](https://download.csdn.net/download/weixin_42662171/86197019)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [遗忘因子递推最小二乘参数估计MATLAB程序](https://download.csdn.net/download/sunhan2004/16433354)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [MATLAB递推最小二乘算法](https://download.csdn.net/download/ruiyj/11225879)[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: 33.333333333333336%"]
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