matlab递推最小二乘参数辨识

MATLAB中的递推最小二乘参数辨识是一种用于估计系统参数的方法。它基于最小二乘准则，通过递推的方式不断更新参数估计值，以适应系统动态变化的特点。

在MATLAB中，可以使用`recursiveLS`函数来实现递推最小二乘参数辨识。该函数可以根据输入输出数据序列，逐步更新参数估计值，并输出最终的参数估计结果。

以下是使用MATLAB进行递推最小二乘参数辨识的一般步骤：
1. 准备输入输出数据序列。
2. 初始化参数估计值。
3. 使用`recursiveLS`函数进行递推更新，直到达到停止条件。
4. 获取最终的参数估计结果。

具体的代码示例如下：

% 准备输入输出数据序列
inputData = ...; % 输入数据序列
outputData = ...; % 输出数据序列

% 初始化参数估计值
initialParameters = ...; % 初始参数估计值

% 创建递推最小二乘对象
estimator = recursiveLS(length(initialParameters), 'ForgettingFactor', 1);

% 递推更新参数估计值
for i = 1:length(inputData)
    input = inputData(i);
    output = outputData(i);
    [estimate, estimator] = estimator(output, input);
end

% 获取最终的参数估计结果
finalParameters = estimate;

% 输出结果
disp(finalParameters);

以上代码中，`inputData`和`outputData`分别表示输入和输出数据序列，`initialParameters`表示初始参数估计值。`recursiveLS`函数创建了一个递推最小二乘对象，通过循环遍历输入输出数据序列，使用`estimator`对象进行递推更新，最终得到参数估计结果`finalParameters`。