matlab 递推最小二乘

递推最小二乘法是一种用于求解线性方程组Ax=b的方法，其中A为m×n维的矩阵，b为m维的已知向量。递推最小二乘法的实现代码可以使用MATLAB编程语言来完成。在代码中，首先需要设置好迭代所需的初始参数，然后通过迭代的方式逐步更新参数，最终得到方程组的解x。具体的实现过程可以参考引用\[2\]中提供的代码。在代码中，使用了矩阵运算和最小二乘法的相关知识，同时也使用了随机数生成和迭代的方法。通过对代码的运行结果进行分析，可以得到方程组的解收敛于某个值的情况。递推最小二乘法的参数估计在自适应控制中有着广泛的应用，可以用于系统参数的辨识和模型的建立。如果你需要更详细的代码实现和解释，可以参考引用\[3\]中提供的资料。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB递推最小二乘法（三输入一输出ARX模型、所有样本数据权重为1）](https://blog.csdn.net/weixin_48128266/article/details/127178302)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [递推最小二乘法——Matlab实现算法](https://blog.csdn.net/qq_36312878/article/details/80945593)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [自适应控制学习——递推最小二乘估计算法的Matlab实现](https://blog.csdn.net/CCurtain/article/details/102868148)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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