Howtosignalprocessing
- Qual é o fator de esquecimento?
- O que é método menos quadrado recursivo?
- Qual é o objetivo da estimativa de mínimos quadrados recursiva?
Qual é o fator de esquecimento?
Resumo: O desempenho geral do algoritmo de mínimos quadrados recursivo (RLS) é governado pelo fator de esquecimento. O valor desse parâmetro leva a um compromisso entre baixo ajuste e estabilidade, por um lado, e uma rápida taxa de convergência e rastreamento, por outro lado.
O que é método menos quadrado recursivo?
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?
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.
