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就一般加权、最优加权和指数加权三种情形分别介绍了最小二乘递推（ＲＬＳ）算法和Ｋａｌｍａｎ滤波算法，且首次将状态向量的概念扩展到了状态矩阵的概念．这将使我们在某些应用中能采用比以前规模小得多的模型而丝毫不会因此带来任何误差．最后，我们还指出了ＲＬＳ算法和Ｋａｌｍａｎ滤波算法所存在的一些问题．
最小二乘递推算法和 Kalman 滤波算法
【摘 要】
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就一般加权、最优加权和指数加权三种情形分别介绍了最小二乘递推（ＲＬＳ）算法和Ｋａｌｍａｎ滤波算法，且首次将状态向量的概念扩展到了状态矩阵的概念．这将使我们在某些应用中能采用比以前规模小得
【机 构】
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江西电力职工大学
【出 处】
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华东交通大学学报
【发表日期】
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1998年02期
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