线性最小二乘法（LMS）在应用时所有数据都是一次全部测量好再进行求解。但实际中有时存在测量数据时在想获得的，即时刻获得测量数据，每次获得新的测量数据后，需要进行最小二乘法以更新状态。如果每次更新都采用最小二乘法伪逆解进行更新，计算次数很多，计算量很大，且需要保存测量数据。我们可以采用递归的方式，递归最小二乘法（RLS，Recursive Least Squares），每次对新测量结果进行修正，减少计算量和存储量。
月度归档： 2022年11月
Apple Silicon(M1芯片)原生Matlab beta测试版
Matlab终于开始支持M1原生运行，测试版本下载地址需要左侧登陆后查看：
https://www.mathworks.com/support/apple-silicon-r2022b-beta.html
https://www.mathworks.com/support/apple-silicon-r2022b-beta-conf.html
Beta版本有效期到2023年6月30日，需要先安装JDK，再安装Matlab App，目前Python接口还不可用，部分插件需要手动安装，其它功能正常，已经支持了常用到的工具箱。
