基于MATLAB的卡尔曼滤波GUI学习与开发平台

资 源 简 介

Matlab-Kalman-GUI提供完整的图形交互界面，允许用户可视化配置卡尔曼滤波器参数和输入数据。内置线性卡尔曼、扩展卡尔曼和无迹卡尔曼三种典型示例，支持实时数据动态展示，便于学习和算法验证。

详 情 说 明

基于GUI的卡尔曼滤波学习与开发平台（Matlab-Kalman-GUI）

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB GUI开发的卡尔曼滤波器学习与开发平台，旨在为用户提供直观、交互式的卡尔曼滤波算法学习与实践环境。平台集成了多种卡尔曼滤波器实现，支持参数可视化配置和实时数据滤波效果展示，适用于信号处理、导航定位、目标跟踪等领域的算法教学和科研开发。

功能特性

• 完整的GUI交互界面：提供友好的图形用户界面，支持用户通过可视化方式配置滤波器参数和输入数据
• 多种滤波器实现：内置线性卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)三种经典算法
• 实时数据可视化：动态展示原始测量数据与滤波结果的对比，支持误差分析和性能评估
• 学习文档系统：集成卡尔曼滤波理论基础说明和算法注释，便于学习和理解
• 滤波器设计模板：提供可扩展的滤波器框架，支持用户自定义开发各种变种卡尔曼滤波器

使用方法

1. 启动平台：运行主程序文件进入GUI主界面
2. 数据输入：导入.csv/.mat格式的测量数据或手动输入传感器测量值
3. 参数配置：设置状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差等滤波器参数
4. 初始状态设置：配置初始状态向量和初始误差协方差矩阵
5. 运行滤波：选择滤波器类型（KF/EKF/UKF），设置仿真参数后执行滤波算法
6. 结果分析：查看滤波效果对比图、误差统计指标和状态估计轨迹
7. 导出结果：将滤波结果导出为.mat或.csv格式文件供进一步分析使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件构建了完整的图形用户界面框架，实现了用户交互控制逻辑、数据管理核心模块、多种卡尔曼滤波算法的集成调用功能、实时可视化显示系统以及结果导出处理机制。该文件作为平台的核心入口，协调各功能模块协同工作，确保用户能够流畅地完成从参数配置到结果分析的完整工作流程。