<div dir="ltr">Hello nengo community,<div><br></div><div>I am trying to implement nengo to perform a simple linear ar regression of order 1. for this I have an input time series, and I want to find the parameters c and phi for the following equation: x(t)=c+phi*x(t-1)+e where e is gaussian noise. There are numerous ways to solve this problem, but I am curious as to how the Neural Engineering Framework can be applied to solve this equation for a given time series. </div><div><br></div><div>As far as I have understood, this is implemented as a simple integrator plus an unknown constant input (c)  in nengo where the transform weight is also unknown (phi). But I can't figure out how it goes from hereon. is there a paper with a similar problem you can refer me to?</div><div><br></div><div>I appreciate your help in advance.</div><div>Sincerely,</div><div><br></div><div>Mansoureh Fahimi</div></div>