Con la “secuencia de estados estimados” construida según lo explicado en el vídeo
[sbml2], se procede a plantear un modelo de regresión para estimar las matrices del
sistema
por mínimos cuadrados, en concreto:
Por simplicidad, el vídeo primero explica la estimación de
y
;
tras ello, se construye el modelo de regresión para estimar
y
.
AnteriorID subespacio (ejemplo Matlab II): generación de secuencia de estados
SiguienteID subespacio (ejemplo Matlab IV): filtro de Kalman, uso de ns4id
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