遗忘因子法递推算法用于估计数学模型的参数,精确度较高!-Forgetting factor recursive algorithm method used to estimate the parameters of the mathematical model, high accuracy!

辨识所使用的数据长度保持不变，每增加一个新数据就抛掉一个老数据，使参数估计值始终只依赖于有限个新数据所提供的新消息，克服了遗忘因子法不管多老的数据都在起作用的缺点，因此该算法更能有效的克服数据饱和现象。-Identify the use of data length remain the same, every time you add a new data will throw away an old data, make the parameter estimate always depen

辨识模型与遗忘因子法所用模型相同，其中， 0 ≤μ≤1为遗忘因子， 此处取0.98。 数据长度L=402。一次算法和递推算法结果基本一致，但递推算法可以实现在线实时辨识，而且可以减少计算量和存储量。-Identification model and forgetting factor method used the same model, among them, 0 or less or less 1 μ for forgetting factor, here take 0.98. Data l

遗忘因子最小二乘递推算法(RFF) ，经典的程序- Forgetting factor recursive least squares algorithm (RFF), a classic program