最小二乘递推辨识算法

最小二乘递推辨识算法是一种在线参数估计方法，用于估计动态系统的参数。它基于最小二乘法的原理，通过递推的方式逐步更新参数估计值，以适应系统随时间变化的特性。该算法特别适用于系统参数随时间缓慢变化的情况，可以对系统模型进行持续的在线调整。

在具体实现上，递推最小二乘算法利用了时间的递推关系，每获得一个新观测数据点，就更新一次参数估计，而不是等待所有数据收集完毕后一次性计算。这种方法的优点在于计算效率高，能够迅速适应新的数据信息，因此在系统动态变化或者需要实时处理数据时非常有用。

递推最小二乘算法可以分为以下几个主要步骤：
1. 初始化参数：确定初始估计值，选择合适的遗忘因子（用于处理时变系统）。
2. 数据准备：准备好新的观测数据。
3. 参数更新：使用新数据更新估计参数。
4. 迭代：重复步骤2和3，直到满足一定的终止条件（如达到预定的迭代次数或参数估计达到稳定）。