Немного запутался с минимальной дисперсией ошибки этих алгоритмов.
Оптимальной (в смысле MSE) является винеровская фильтрация. Дисперсия ошибки будет минимальной. Метод наименьших квадратов (МНК, Least Squares (LS)) является детерминированным аналогом винеровской фильтрации. Напрямую МНК не используют, чтобы каждый раз не обращать увеличивающиеся матрицы. Вместо него используют РНК (RLS) алгоритм. Я правильно понимаю, что RLS по сути является эффективной реализацией МНК в плане вычислений, обеспечивая при этом такую же дисперсию ошибки, как тупое вычисление здоровых матриц в МНК? Разве что кроме некоторого переходного процесса при поступлении на вход первых N отсчетов. В литературе приводятся формулы для RLS, но в одной книге нашел, где они обозначаются как LS. То есть в плане дисперсии ошибки LS и RLS абсолютно идентичны?
Винеровская фильтрация vs МНК vs РНК
Mar 14 2018, 19:46
