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Mínimos cuadrados recursivos (RLS) es un algoritmo de filtro adaptativo que encuentra recursivamente los coeficientes que minimizan una función de costo de mínimos cuadrados lineales ponderados relacionados con las señales de entrada. Este enfoque contrasta con otros algoritmos, como los cuadrados medios menos medios (LMS) que tienen como objetivo reducir el error cuadrado medio.
- ¿Cuál es el propósito de la estimación recursiva de mínimos cuadrados??
- ¿Cuáles son los coeficientes de mínimos cuadrados??
¿Cuál es el propósito de la estimación recursiva de mínimos cuadrados??
El estimador de mínimos cuadrados recursivos estima los parámetros de un sistema utilizando un modelo que es lineal en esos parámetros. Tal sistema tiene la siguiente forma: y (t) = h (t) θ (t) . y y H son cantidades conocidas que proporciona al bloque para estimar θ.
¿Cuáles son los coeficientes de mínimos cuadrados??
El principio de mínimos cuadrados proporciona una forma de elegir los coeficientes de manera efectiva minimizando la suma de los errores al cuadrado. Es decir, elegimos los valores de β0, β1, ..., βk β 0, β 1, ..., β k que minimizan t∑t = 1ε2t = t∑t = 1 (yt -β0 - β1x1, t - β2x2, t - ⋯ −βkxk, t) 2.
