基于电动轮驱动电动汽车平台道路试验，对一种新的汽车质量辨识算法进行了研究．该方法根据加速度传感器能够测量沿测量轴的重力分量的特点，排除了坡度对质量辨识的影响；根据加速度分段方法，分别利用两段递推最小二乘算法得到行驶阻力及质量的估计值．在电动轮驱动电动汽车平台上分别进行了沥青、塑胶及碎石路面上以及坡道上的试验，分析了行驶阻力与质量辨识的误差与收敛情况，并针对几种特殊工况对算法进行适应性改进．试验结果显示，不同质量及道路状态下的估计误差均在2．5％以下，表明所设计的辨识算法具有很高的估计精度，具有良好的工程应
2021-10-09 17:49:08
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采用递推最小二乘法求解超定线性方程组 Ax=b，其中 A 为 mxn 维的已知矩阵，b 为 m 维的已知向量，x 为 n 维的未知向量，其中 n=10，m=10000。A 与 b 中的元素服从独立同 分布的正态分布。绘出横坐标为迭代步数时的收敛精度曲线。
2021-09-30 14:29:38
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二、带遗忘因子的渐消记忆递推最小二乘法
在使用RLS法的实时辨识中,随着k的增大,矩阵P(k)将逐渐趋近于零阵而出现数据饱和,即新数据将逐渐失去对参数估计值的影响力.
此外,许多实际工程和社会系统的模型参数随系统环境和内外扰动而缓慢变化,为能跟踪好这些缓慢时变的参数,需逐步赐除老数据对估计值的影响.
因此上一节的RLS法并不适用于这类具有时变参数的系统的参数估计.
为降低老数据的影响力,增加新数据提供的信息量,下面引入带遗忘因子的渐消记忆RLS法.
2021-09-22 10:17:35
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最小二乘法和增广最小二乘法的MATLAB源码，文件主要包括：产生白噪声和有色噪声的代码，递推最小二乘法，增广最小二乘法，绘图plot
2021-09-22 08:46:30
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