2024年4月28日发(作者:)
参数估计的递归最小二乘法matlab程序
下面是一个用于参数估计的递归最小二乘法的Matlab程序:
```matlab
function [theta_hat, P] = recursive_least_squares(y, u)
N = length(y); % 数据点个数
lambda = 0.99; % 遗忘系数
P = eye(length(u)); % 初始化P矩阵
theta_hat = zeros(length(u), 1); % 初始化参数向量
for k = 1:N
phi = u(k,:)'; % 转置u(k)为列向量
epsilon = y(k) - phi' * theta_hat; % 残差
K = (P * phi) / (lambda + phi' * P * phi); % 计算增益
theta_hat = theta_hat + K * epsilon; % 更新参数向量
P = (eye(length(u)) - K * phi') * P / lambda; % 更新协方
差矩阵
end
end
```
该程序实现了递归最小二乘法(RLS)用于参数估计。其中`y`是输
入信号,`u`是扰动信号。函数计算得到的`theta_hat`是参数向量的
估计值,`P`是参数估计的协方差矩阵。
请注意,本程序仅供参考,并不保证其完整性和正确性。使用时
请自行验证和调整代码。
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