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搜索资源 - recursive least square estimation
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The recursive least-square estimation
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matlab实现：①递推增广最小二乘参数估计（RELS）②确定性系统的递推梯度校正参数估计（RGC）③递推最小二乘参数估计（RLS）④递推极大似然参数估计（RML）⑤递推随机牛顿参数估计（RSNA）-Matlab: (1) augmented recursive least square parameters estimation (RELS) (2) of a deterministic system recursive gradient correction parameter estima
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产生一个随机信号和两个不同频率但频率间隔很小的正弦信号，要求对两信号之和进行如下分析：
（1） 求该随机信号的自相关性系数、自相关函数，画出对应的图形；
（2） 利用不同的参数建模方法求出两个随机信号的功率谱；
（3） 利用极大似然估计、递推最小二乘法等常用的参数估计方法估计所建模型，包括AR模型、MA模型和ARMA模型的的参数，阶次自定；并与Matlab工具箱里的一些建模函数的运算结果进行比较；
（4） 利用陷波滤波和MUSIC滤波方法对该信号的频谱进行估计；
（5） 利
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MIMO系统递推最小二乘参数估计（本程序针对2入2出系统）
在实际通信系统仿真过程中非常有用-The multiple-input multiple-output (MIMO) system recursive least square parameters estimation (the program into a system for 2 2)
In the actual communication system simulation process is very useful
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This paper compares performance of nite impulse
response (FIR) adaptive linear equalizers based on the recursive least-squares (RLS) and least mean square(LMS) algorithms in nonstationary uncorrelated scattering wireless channels. Simulation resul
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this file is a Recursive least square algoritm in matlab
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递推最小二乘参数估计，即递推最小二乘法参数估计算法-Recursive least squares parameter estimation, the recursive least square parameter estimation algorithm
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this simulation does the steepest descent algorithm, least nean square and the recursive least squares estimation of the parameters of a system
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Recursive least square estimation
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Recursive Least Square 算法用于预测浊音信号,并计算误差-Recursive Least Square algorithm for predicting voiced signal and calculate the error of estimation
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系统辨识与自适应控制递推最小二乘估计（RLS）及模型阶次辨识（F-Test）-System identification and adaptive recursive least square estimation (RLS) and model order identification (F-Test) for system identification and adaptive control
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对于单输入单输出的系统（Single input single output，SISO）常采用最小二乘方法辨识系统的参数。最小二乘参数估计是一个经典的方法，概念简明，适应范围广，来源于数理统计的回归分析，它能提供一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的模型，在一些情况下，可得到与极大似然法一样好的统计效果，并能很方便地与其它辨识算法建立关系。在一定条件下，最小二乘法参数估计法有最佳的统计特性，即一致的、无偏的和有效的结果。本代码主要关于使用递推最小二乘辨识方法与增广最小二乘辨识方法辨识模型参数，
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