LS和TLS算法原理及其Matlab仿真,未知的参数向量 常可以建模成矩阵方程 ，A和b分别是与观测数据有关的系数矩阵的向量。通过使误差的平方和最小来确定参数估计向量 。所求得的估计成为最小二乘估计 -LS and TLS Algorithm and its Matlab simulation, the unknown constant parameter vector into a matrix equation can be modeled, A and b are coefficien

This paper compares performance of nite impulse response (FIR) adaptive linear equalizers based on the recursive least-squares (RLS) and least mean square(LMS) algorithms in nonstationary uncorrelated scattering wireless channels. Simulation resul

适当选择辅助变量，使之满足相应条件，参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当，但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的，而噪声的模型结构又不好确定时，增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用，因为他们需要选用特定的模型结构，而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构，因此辅助变量法就显得更为灵活，但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary variables, meet the relevant c

增广最小二乘的递推算法对应的噪声模型为滑动平均噪声，扩充了参数向量和数据向量H（k）的维数，把噪声模型的辨识同时考虑进去。最小二乘法只能获得过程模型的参数估计，而增广最小二乘法同时又能获得噪声模型的参数估计，若噪声模型为平均滑动模型，，则只能用RELS算法才能获得无偏估计。当数据长度较大时，辨识精度低于极大似然法。-Augmented least squares of recursion algorithm corresponding noise model for moving average

系统辨识最小二乘法 梯度校正参数估计法 极大似然参数估计法 多变量系统参数估计-System Identification Least Square Method Gradient Correction Parameter Estimation Maximum Likelihood Parameter Estimation Multivariable System Parameter Estimation