精选优质文档-倾情为你奉上课程（论文）题目：基于最小二乘法的系统辨识摘要：最小二乘法是一种经典的数据处理方法。最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。在系统辨识领域中,最小二乘法是一种得到广泛应用的估计方法,可用于动态系统,静态系统,线性系统,非线性系统。在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。关键词：最小二乘法；系统辨识；参数估计1 引言最小二乘理论是有高斯（K.F.Gauss）在1795年提出：“未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。”这就是最小二乘法的最早思想。最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的数学模型。递推最小二乘法是在最小二乘法得到的观测数据的基础上，用新引入的数据对上一次估计的结果进行修正递推出下一个参数估计值，直到估计值达到满意的精确度为止。对工程实践中测得的数据进行理论分析，
