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- ¿Qué es el método de mínimos cuadrados recursivos??
- ¿Cuál es el propósito de la estimación recursiva de mínimos cuadrados??
- ¿Cuál es el método de menos cuadrado con ejemplo??
¿Qué es el método de mínimos cuadrados recursivos??
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??
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.
¿Cuál es el método de menos cuadrado con ejemplo??
Ejemplo: Digamos que tenemos datos como se muestra a continuación. Solución: seguiremos los pasos para encontrar la línea lineal. Entonces, la ecuación requerida de mínimos cuadrados es y = mx + b = 13/10x + 5.5/5. El método de mínimos cuadrados se utiliza para predecir el comportamiento de la variable dependiente con respecto a la variable independiente.
