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为减少递推辨识的计算量,提出了递阶辨识原理,它是将系统分解为多个维数较小的虚拟子系统进行辨识,从而获得递阶最小二乘辨识方法.在衰减激励条件下,针对时不变系统研究了递阶最小二乘法的收敛性,得到了参数估计误差均方收敛于零时衰减指数应满足的条件.递阶最小二乘具有良好的性能,其计算量比递推最小二乘辨识要小得多,并具有容易实现等优点.