基于MATLAB的Kalman滤波交互式教学系统

资 源 简 介

本项目提供一个MATLAB GUI交互式教学系统，通过动态仿真和参数调节面板，直观展示卡尔曼滤波的核心原理与实践应用。包含实时数据显示和多种噪声调节功能，帮助用户从理论到实践全面掌握滤波算法。

详 情 说 明

卡尔曼滤波原理与实践交互式教学系统

项目介绍

本项目是一个基于交互式GUI界面的卡尔曼滤波教学系统，通过理论推导与动态仿真相结合的方式，全面讲解卡尔曼滤波的核心原理。系统包含完整的理论学习路径和实际案例演示，用户可以通过参数调节和自定义数据导入，深入理解滤波算法在不同场景下的表现。

功能特性

• 交互式学习环境：直观的GUI界面，支持参数实时调节和效果可视化
• 动态仿真模块：模拟真实传感器测量过程，展示滤波算法运作机制
• 多数据源支持：支持导入.csv/.mat格式的传感器观测数据进行实践验证
• 参数敏感性分析：通过调节噪声参数、观测频率等变量，观察滤波效果变化
• 性能评估体系：提供误差统计、收敛速度、稳定性等量化评估指标
• 结果导出功能：支持滤波结果数据表和图表导出

使用方法

1. 系统启动：运行主程序文件进入教学系统主界面
2. 理论学习：通过导航菜单学习卡尔曼滤波理论基础
3. 仿真实验：进入仿真模块，设置系统模型参数（状态转移矩阵F、观测矩阵H）
4. 参数配置：调节噪声参数（过程噪声协方差Q、观测噪声协方差R）和初始状态参数
5. 数据导入：选择导入自定义传感器数据或使用系统内置示例数据
6. 结果分析：查看状态估计曲线、误差统计分析图和性能评估报告
7. 结果导出：将滤波结果和统计分析数据导出为指定格式

系统要求

• 操作系统：Windows 7及以上 / macOS 10.12及以上 / Linux（Ubuntu 16.04及以上）
• 运行环境：MATLAB R2018a及以上版本
• 内存需求：最低4GB RAM，推荐8GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心交互逻辑与功能集成，包括图形用户界面的构建与事件响应、卡尔曼滤波算法的完整实现与参数配置、多源数据的导入解析与预处理、实时可视化图形绘制与动态更新、滤波性能的量化评估与统计分析，以及结果数据的格式化导出功能。