卡尔曼滤波器matlab源代码。 function [Y,PY,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 这是我课程设计时做的。...

资 源 简 介

卡尔曼滤波器matlab源代码。 function [Y,PY,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 这是我课程设计时做的。...

详 情 说 明

卡尔曼滤波器是一种用于从包含噪声的观测数据中估计动态系统状态的强大算法。这个MATLAB实现展示了一个完整的卡尔曼滤波器工作流程，特别适合课程设计或教学演示目的。

函数接收8个关键参数：x代表输入序列，A是状态转移矩阵，B为控制输入矩阵，Q和R分别表示过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，H是观测矩阵，y0和P0则是初始状态估计和初始误差协方差矩阵。

实现的核心在于递归地进行两个主要步骤：预测和更新。预测步骤利用系统模型来估计下一个状态及其协方差，而更新步骤则结合新的观测数据来修正这些估计值。

输出参数Y包含所有时间步的最优状态估计序列，PY记录对应的协方差矩阵演变过程，KC则保存了卡尔曼增益的历史值。这三个输出变量完整描述了滤波器的工作过程和结果，便于进行后续分析和验证。

这个实现特别适合教学场景，因为它清晰地展示了卡尔曼滤波器的核心数学原理，同时保持代码结构简洁明了。通过调整系统参数矩阵A,B,Q,H,R，可以灵活地适应不同的动态系统建模需求。