系统辨识就是了利用输入输出数据得到与对象模型比较接近的模型，传统最小二乘要求比较苛刻，为了能让最小二乘适应其他环境例如有色噪声干扰的线性系统、强非线性系统等，那么我们就有必要对最小二乘算法做变形与改进。
   作者最近利用利用改进的最小二乘算法辨识单输入单输出非线性Hammerstein-ARMAX模型，利用同样的RLS算法做对比仿真，结果表明改进的最小二乘算法能够快速收敛于真值并且估计的参数精度较高。

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