我正在使用可逆最小二乘（RLS）来确定动态系统的系统参数。RLS算法是在离散时间内实现的，而实际系统是连续的。在实践中，这很容易做到，但是我如何一起模拟这两个呢？顺序解决方案无济于事，因为我想使用RLS估计来影响系统输入。
如果我正确的话，内置的事件触发功能只能停止集成。因此，我必须在RLS算法的每个采样点处停止，然后解决采样之间的误差。->在Simulink中如何实现？
我发现的唯一真正的解决方案是以自适应步长实现自己的RK45。它被设计为采用离散和连续的系统（饱和度方程和差分方程），并以自适应步长进行求解，直到需要获取新样本为止。这种方法就像一个魅力一样-在慢速动态下，仅对离散点进行采样才能获得足够短的采样时间，而快速动态性则可以产生较小的积分步长，这与预期的一样！
而且该实现比预期的要省力得多，并且与Matlabs ode45相比令人惊讶地好。更低的计算成本，更高的精度，更少的ode跳变后的振荡！
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