Tài liệu chuyên ngành xây dựng, khoa học kỹ thuât, máy móc...
Nội quy chuyên mục: - Hiện nay có khá nhiều trang chia sẻ Tài liệu nhưng mất phí, đó là lý do ket-noi mở ra chuyên mục Tài liệu miễn phí.

- Ai có tài liệu gì hay, hãy đăng lên đây để chia sẻ với mọi người nhé! Bạn chia sẻ hôm nay, ngày mai mọi người sẽ chia sẻ với bạn!
Cách chia sẻ, Upload tài liệu trên ket-noi

- Những bạn nào tích cực chia sẻ tài liệu, sẽ được ưu tiên cung cấp tài liệu khi có yêu cầu.
Nhận download tài liệu miễn phí
Hình đại diện của thành viên
By tctuvan
#728099 Tải miễn phí cho anh em

Thuật toán Recusive Least-Squares( RLS) được xem như trường hợp đặc biệt của bộ lọc Kalman. Thuật toán RLS là một công cụ quan trọng cho việc xác định các hệ số của bộ lọc thích nghi tuyến tính. Thuật toán RLS tăng độ phức tạp, số lượng các phép toán, và độ tin cậy. Do đó, RLS đưa ra độ hội tụ nhanh hơn và lỗi ít hơn, nhưng đổi lại yêu cầu phí tổn cho nhiều sự tính toán hơn. Khi thuật toán LMS tìm lỗi để tối thiểu hóa, nó chỉ nghĩ đến giá trị lỗi hiện tại, còn trong thuật toán RLS, mọi lỗi được xem là lỗi toàn cục từ lúc bắt đầu đến điểm dữ liệu hiện thời. Thuật toán RLS dựa trên việc bắt đầu với giải pháp tối ưu và sau khi dùng mỗi mẫu vào để cập nhật đáp ứng xung nhằm duy trì quá trình tối ưu hóa. Số bước cần thiết và trực tiếp được định nghĩa qua mỗi mẫu thời gian. Điều này có nghĩa là thuật toán RLS sử dụng những thông tin từ tất cả các mẫu đầu vào quá khứ để ước lượng ma trận tự tương quan của vector dữ liệu đầu vào. Để giảm ảnh hưởng của các mẫu đầu vào từ quá khứ cách xa, ta sử dụng yếu tố trọng số để đánh giá sự ảnh hưởng của mỗi mẫu.



Khi thuật toán LMS tìm lỗi để tối thiểu hóa, nó chỉ nghĩ đến giá trị lỗi hiện tại, còn

trong thuật toán RLS, mọi lỗi được xem là lỗi toàn cục từ lúc bắt đầu đến điểm dữ

liệu hiện thời. Thuật toán RLS dựa trên việc bắt đầu với giải pháp tối ưu và sau khi

dùng mỗi mẫu vào để cập nhật đáp ứng xung nhằm duy trì quá trình tối ưu hóa. Số

bước cần thiết và trực tiếp được định nghĩa qua mỗi mẫu thời gian. Điều này có

nghĩa là thuật toán RLS sử dụng những thông tin từ tất cả các mẫu đầu vào quá khứ

để ước lượng ma trận tự tương quan của vector dữ liệu đầu vào. Để giảm ảnh

hưởng của các mẫu đầu vào từ quá khứ cách xa, ta sử dụng yếu tố trọng số để đánh

giá sự ảnh hưởng của mỗi mẫu.






Link download:

Bấm vào đây để đăng nhập và xem link!



Nhớ thank

Lưu ý khi sử dụng

- Gặp Link download hỏng, hãy đăng trả lời (yêu cầu link download mới), Các MOD sẽ cập nhật link sớm nhất
- Tìm kiếm trước khi đăng bài mới

Chủ đề liên quan:
Kết nối đề xuất:
Learn Synonym
Advertisement