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.④按新的输入、输出模型求出参数的第二次估计值。结果如下：Result6=[-0.6538;0.2926;0.0454;1.8776;-1.6042]广义递推最小二乘法〔GLS〕广义最小二乘法的递推计算过程可分成两个部分：按递推最小二乘法<RLS>,随着N的增大,不断计算<逐步接近于无偏>和<逐步使噪声白化>；在递推过程中,和是时变的,则过滤信号与残差是由时变系统产生,要不断计算。因而,递推广义最小二乘法由两组普通的递推最小二乘法组成,它们是通过滤波算法联系起来的：结果如下：result7=[-1.0164;0.1754;-0.0159;2.0056;-1.6438]噪声传递系数的估计结果：[-0.0307;0.0900]图10广义递推最小二乘参数过渡过程增广矩阵法<ELS/RELS><增广最小二乘法>增广矩阵法是把观测矩阵适当增大,使得有偏估计的程度得到一定改善。这一方程结构适用于递推最小二乘法,但向量中是未知的。解决这个矛盾的一个方法是用估计值代替,即：其中,,初始值可以取为零。按照与前面类似的递推方法,得到增广矩阵法参数估计。增广矩阵法在实际中有广泛的应用,收敛情况也比较好。结果如下：result8=[-0.8636;0.0747;-0.0162;1.
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