Algorithme des moindres carrés récursifs

Cet article est une ébauche concernant les mathématiques, les probabilités et la statistique et l’informatique.

Vous pouvez partager vos connaissances en l’améliorant (comment ?) selon les recommandations des projets correspondants.

Consultez la liste des tâches à accomplir en page de discussion.

En traitement numérique du signal, l'algorithme des moindres carrés récursifs (en anglais, RLS ou Recursive least squares) est un filtre adaptatif, un type de filtre. Il fournit une manière récursive pour calculer le filtre qui minimise une fonction d'erreur, plus précisément qui minimise les moindres carrés pondérés.

Voir aussi

Bibliographie

(en) Monson H. Hayes, Statistical Digital Signal Processing and Modeling, New York, Wiley, 1996, 608 p. (ISBN 978-0-471-59431-4, LCCN 96010241), chap. 9.4 (« Recursive Least Squares »), p. 541
(en) Simon Haykin (en), Adaptive filter theory, Upper Saddle River, N.J, Prentice Hall, 2002, 920 p. (ISBN 978-0-13-048434-5, OCLC 747837309)
(en) Mark H A Davis et Richard B. Vinter, Stochastic modelling and control, London New York, Chapman and Hall, coll. « Monographs on statistics and applied probability » (n^o 24), 1985, 393 p. (ISBN 978-0-412-16200-8, OCLC 924596977).
(en) Weifeng Liu, José C Principe et Simon S Haykin, Kernel adaptive filtering : A comprehensive introduction, Hoboken, New Jersey, John Wiley & Sons, 2010, 209 p. (OCLC 932597656) (ISBN 978-0-470-44753-6)