学习系统辨识的作业，最小二乘整批算法，输入为M序列，感兴趣的可以参考下

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最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数，有限定记忆最小二乘递归算法的（辨识量测噪声为白噪声的系统参数），有广义最小二乘算法的（辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声），递归算法辨识结果正确，但广义最小二乘辨识出来系统参数正确，但噪声参数不正确，大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止。我的疑问是：辨识模型参数时需要用到噪声参数，我的噪声参数辨识的不对，为何得到的模型参数又是对的，这点让我很纳闷…… 附件中包含模型和最小二乘辨识的函数M文件，其中LSE.mdl为模型文件，mem_con.m为限定记忆最小二乘的源程序，GLS.m为广义最小二乘源程序，u为输入，使用4阶m序列，Y为白噪声作用下的输出，Yv为有色噪声作用下的输出，系统和噪声的模型均为2阶模型，函数文件中有简单的注释，大家很容易看懂，希望看出问题的前辈不吝赐教。在此先谢过了。

自适应控制---遗忘因子递推最小二乘参数估计 自适应控制---遗忘因子递推最小二乘参数估计

增广最小二乘法是最小二乘法的一种简单推广 只是扩充了参数向量θ和数据向量h(k)的维数 辨识过程模型参数的同时辨识噪声模型 就这种意义上说，可称之为增广最小二乘法 噪声模型参数估计的收敛过程比过程模型参数估计值的收敛速度慢 从实用角度来说，噪声模型阶次不宜取太高 3.4.2 增广最小二乘法原理及算法 增广最小二乘算法的特点

Step3：单级倒立摆动力学非线性方程组 Step4：化成状态空间描述。 4、最小二乘应用——单级倒立摆

控制理论类研究生课程，主要用于模型辨识和组合导航等。

针对基于RSSI的无线传感器网络定位测距问题,在对数-常态分布模型下提出了一种混合滤波及最小二乘环境参数动态估计的测距算法。以锚节点作为参考节点,采用基于均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波方法优化RSSI值,运用最小二乘法估计环境参数,再由盲节点与锚节点的RSSI混合滤波优化值计算二者之间的距离。仿真结果表明,混合滤波性能优于其它单一滤波方法,环境参数估计相对误差小于2.5%,空旷环境下100 m范围内测距相对误差小于10%,满足无线传感器网络定位测距要求。

最小二乘参数估计的递推算法及其C语言实现.pdf