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- ¿Qué es el método de mínimos cuadrados recursivos??
- ¿Cómo se hacen los mínimos cuadrados en Matlab??
- ¿Cuál es el propósito de la estimación recursiva de mínimos cuadrados??
¿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.
¿Cómo se hacen los mínimos cuadrados en Matlab??
X = LSQR (A, B) intenta resolver el sistema de ecuaciones lineales A*x = B para X usando el método de mínimos cuadrados. LSQR encuentra una solución de mínimos cuadrados para X que minimiza la norma (B-A*X) . Cuando A es consistente, la solución de mínimos cuadrados también es una solución del sistema lineal.
¿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.
