1. 毕业设计（论文）的内容和要求

在实际应用中，经常涉及到利用实时得到的观测数据，对所处理问题数学模型的参数进行实时改进。

相关的各种滤波算法、递推最小二乘等多种实用算法中，都涉及到矩阵反演公式。

本课题要求查阅相关的文献，推到矩阵反演公式，并选取合适的背景，编写程序，进行仿真分析。

2. 参考文献

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Invertible_matrix#Cayley#8211;Hamilton_method 2. http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/3274/pdf/imm3274.pdf 3. 任顺清，赵洪波，程源，李巍. 递推最小二乘法在角位置误差检定中的应用. 理论与实践. 2009年第29 卷第5 期. 8-11. 4. 叶剑春, 张剑. 广义预测与递推最小二乘法相结合的预测控制. 计算机应用与软件. 第32 卷第8 期2015 年8 月. 170-173. 5. 魏国, 王昕, 雷苗, 孙圣和. 基于B样条递推最小二乘的温度传感器非线性校正. 传感器与微系统. 008年第27卷第12期. 54-56. 6. 王仲锋, 周红梅. 基于反演公式的序贯求逆方法. 长春工程学院学报（自然科学版）. 2013年第14卷第2期. 104-105. 7. 孙功武, 谢基榕, 王俊轩. 基于动态遗忘因子递推最小二乘算法的船舶航向模型辨识. 计算机应用，2018，38( 3) : 900 － 904. 8. 张然, 汤全武, 史崇升. 基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪. 第31 卷第4 期2014 年4 月. 193-196. 9. 徐冠楠, 汪捷. 基于递推最小二乘卡尔曼滤波方法的模糊度解算. 舰船电子工程. 总第250期2015年第4期. 44-46. 10. XUE Yuncan ( 薛云灿), QIAN Jixin (钱积新). Modified Recursive Least Squares Algorithm with Variable Parameters and Resetting for Time-Varying System. Chinese J. Chem. Eng. , 10(3) 298 一303 (2002). 11. CHEN Jie, MA Tao, CHEN WenJie PENG ZhiHong. Unsupervised robust recursive least-squares algorithm for impulsive noise filtering. SCIENCE CHINA Information Sciences. April 2013, Vol. 56 048201:1#8211;048201:10.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2018年12月18日-2018年12月19日 任务书下达 2018年12月19日-2019年1月12日 收集资料，熟悉课题，完成开题报告 2019年2月1日-2019年2月15日 分析整理资料。

2019年2月15日-2019年3月1日 确定论文框架及任务模块。

2019年3月1日-2019年6月1日 读文献，课题学习、研究，编写程序。