最小二乘递推算法RLS

资 源 简 介

最小二乘递推算法RLS，利用递推最小二乘法计算Volterra级数的核

详 情 说 明

在该文中，最小二乘递归算法RLS用于计算Volterra级数的核。这种算法是一种逐步逼近算法，适用于对动态系统建模和信号处理中的自适应滤波。最小二乘法是一种统计学习方法，用于估计数据的线性回归模型中的未知系数。然而，当我们需要处理的数据具有非线性特征时，我们可以使用递归最小二乘法。这种方法可以将线性回归模型扩展到非线性模型，从而更好地拟合数据。因此，在计算Volterra级数的核时，使用最小二乘递归算法RLS可以更准确地计算结果。