基于Matlab的递推最小二乘法参数估计既上一章的继续学习,延续上一章的风格。批处理最小二乘法(Batch Least Squares, BLS)和递推最小二乘法(Recursive Least Squares, RLS)是最小二乘估计的两种核心实现方式,核心差异在于数据处理方式(一次性处理所有数据 vs 逐次更新数据),进而导致两者在适用场景、性能、资源占用等方面各有优劣。 这是我通过AI整理的两种方法的优缺点,如下: 简单理解: 批处理最小二乘(BLS):离线一次性处理全量数据,实现简单、精度高,但内存占用和计算复杂度随数据量增加而升高,无