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文件名称：信号与系统仿真：系统辨识与建模_（9）.递推辨识算法.docx
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总页数：13 页
更新时间：2026-01-16
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文档摘要
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递推辨识算法
1.引言
在信号与系统仿真中，递推辨识算法是一种重要的方法，用于实时或在线估计系统的参数。与传统的批量处理方法相比，递推辨识算法能够连续更新参数估计，从而更好地适应系统动态变化。本节将详细介绍递推辨识算法的基本原理、常见类型及其在实际应用中的实现。
2.递推最小二乘法(RecursiveLeastSquares,RLS)
2.1基本原理
递推最小二乘法（RLS）是一种常用的递推辨识算法，适用于线性系统的参数估计。RLS算法通过不断更新参数估计值来最小化误差平方和，从而实现对系统参数的在线估计。RLS算法的核心在于递推地计算参数