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Os mínimos quadrados recursivos (RLS) são um algoritmo de filtro adaptativo que encontra recursivamente os coeficientes que minimizam uma função de custo de mínimos quadrados lineares ponderados relacionados aos sinais de entrada. Essa abordagem contrasta com outros algoritmos, como os quadrados menos médios (LMS) que visam reduzir o erro quadrado médio.
- Qual é o objetivo da estimativa de mínimos quadrados recursiva?
- Quais são os coeficientes dos mínimos quadrados?
Qual é o objetivo da estimativa de mínimos quadrados recursiva?
O estimador de mínimos quadrados recursivo estima os parâmetros de um sistema usando um modelo linear nesses parâmetros. Esse sistema tem a seguinte forma: y (t) = h (t) θ (t) . y e h são quantidades conhecidas que você fornece ao bloco para estimar θ.
Quais são os coeficientes dos mínimos quadrados?
O princípio dos mínimos quadrados fornece uma maneira de escolher os coeficientes de maneira eficaz, minimizando a soma dos erros quadrados. Isto é, escolhemos os valores de β0, β1,…, βk β 0, β 1,…, β k que minimizam t∑t = 1ε2t = t∑t = 1 (yt -β0 - β1x1, t -β2x2, t - ⋯ −βkxk, t) 2.
