递归最小乘和最小均方算法在系统识别中的应用

递归最小乘和最小均方算法在系统识别中的应用

系统识别是指通过观测系统的输入和输出数据来推断系统的数学模型或者参数。递归最小乘（Recursive Least Squares, RLS）算法和最小均方（Least Mean Squares, LMS）算法是常用的系统识别方法之一。本文将介绍这两种算法在系统识别中的原理，并提供相应的MATLAB代码示例。

1. 递归最小乘算法（Recursive Least Squares, RLS）

递归最小乘算法是一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法，常用于系统识别和信号处理中。算法通过递归地更新估计的系统参数，以最小化预测误差的平方和。

以下是MATLAB代码示例：

% 系统识别的递归最小乘算法示例

% 初始化参数
N = 100; % 数据样本数量
M = 4;