补充资料：递推辨识算法

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性质：在辨识算法中，一种方法是“一次完成”的参数辨识算法，它是用全部数据进行一次运算得出结果。一般来说，数据愈多，估计精度就越高，这样一次完成计算量很大，不便于在线运动。递推辨识算法就是每取得一组新数据后，在原有估计量的基础上，根据新数据带来的信息，对原估计量进行一些修正，就得到了新的估计量的办法。递推辨识算法是不断地通过修正和迭代完成的，在迭代过程中，估计出的参数值是否随迭代次数的增加而与某个固定值不断地接近，即迭代形成的估计参数的序列是否收敛于某个固定值的性质称为是递推辨识算法的收敛性。

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