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- ¿Cuál es el factor de olvido??
- ¿Qué es el método de mínimos cuadrados recursivos??
- ¿Cuál es el propósito de la estimación recursiva de mínimos cuadrados??
¿Cuál es el factor de olvido??
Resumen: El rendimiento general del algoritmo recursivo de mínimos cuadrados (RLS) se rige por el factor de olvido. El valor de este parámetro conduce a un compromiso entre bajo mal ajustado y estabilidad, por un lado, y una rápida tasa de convergencia y seguimiento por otro lado.
¿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.
