增广最小二乘限定记忆参数估计算法与仿真研究最小二乘辨识是一种经典的参数估计方法,成为估计理论的奠基石。由于最小二乘法简单、实用,递推算法收敛可靠,从而得到广泛应用。但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏估计,且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力。本部分在增广最小二乘递推算法(RELS)的基础上引入限定记忆方式,获得了增广最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMELS),解决了最小二乘算法在有色噪声下不是无偏估计和数据饱和问题,提高了系统辨识的有效性和快速性。在MATLAB环境下仿真,并将仿真结果与增广最小二乘算法进行了比较,其结果表明了RFMELS算法的优越性。基于CAN总线的汽车电子产品检测平台设计汽车电子技术的发展对汽车电子产品质量的要求越来越高,而电路板的故障检测是汽车电子生产的重要环节。采用传统的检测硬件电路是否正确的方法已无法探明该类电路板的功能是否正常。本部分设计了一种基于CAN总线的汽车电子产品电路板的故障自动检测平台。在前人已有的研究基础上,制定了完整的应用层协议,组建CAN总线网络,保证了检测信息传输的快速性。检测工位节点以AT89S52单片机为核心,实现了键盘操作、LCD显示、故障打印、系统通信等功能。该检测平台具有通用性强、自动化程度高、检测速度快、对操作人员的技能要求低等特点。