在线参数估计

在命令行和Simulink中使用递归算法估计模型参数金宝app^®

可以使用实时数据和递归算法估计AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE或BJ模型系数的参数。您还可以使用递归最小二乘(RLS)算法估计模型。具体算法请参见在线参数估计的递归算法．

您可以使用System Identification Toolbox™库的Estimators子库中金宝app的Simulink块执行在线参数估计。然后，您可以为这些块生成C/ c++代码和结构化文本金宝app仿真软件编码器™和金宝app仿真软件PLC编码器™，并将此代码部署到嵌入式目标。您还可以在命令行上执行在线评估，并使用以下命令部署代码MATLAB^®编译器™或MATLAB编码器．

功能

`recursiveAR`	创建系统对象用于AR模型的在线参数估计
`recursiveARMA`	创建系统对象用于ARMA模型的在线参数估计
`recursiveARX`	创建系统对象用于ARX模型的在线参数估计
`recursiveARMAX`	创建系统对象用于在线估计ARMAX模型的参数
`recursiveBJ`	创建系统对象用于Box-Jenkins多项式模型的在线参数估计
`recursiveOE`	创建系统对象用于输出误差多项式模型的在线参数估计
`recursiveLS`	创建系统对象用递归最小二乘算法进行在线参数估计
`一步`	使用递归估计算法在线更新模型参数和输出
`克隆`	拷贝在线参数估计系统对象
`重置`	复位在线参数估计系统对象
`释放`	在线解锁参数估计系统对象
`isLocked`	在线参数估计的锁定状态系统对象
`rpem`	用递归预测误差最小化方法估计一般的输入输出模型
`rplr`	用递归伪线性回归方法估计一般的投入产出模型
`段`	每个段的段数据和估计模型

块

递归最小二乘估计	使用递归最小二乘(RLS)算法估计模型系数
递归多项式模型估计	估计投入产出和时间序列多项式模型系数
模型类型转换器	将多项式模型系数转换为状态空间模型矩阵