基于MATLAB的Kalman滤波动态仿真与可视化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Kalman滤波算法的动态仿真，支持生成含噪声观测数据、实时状态估计与三种变化曲线的可视化展示，适用于算法教学与信号处理研究。

详 情 说 明

Kalman滤波算法动态仿真与可视化系统

项目介绍

本项目是基于MATLAB平台开发的Kalman滤波算法仿真演示系统。系统通过动态可视化方式完整展示Kalman滤波在状态估计中的应用过程，能够生成含噪声的观测数据并进行实时滤波处理。该项目集成了算法实现、参数交互和结果可视化三大核心模块，为学习和研究Kalman滤波算法提供直观的教学与实验平台。

功能特性

• 多源数据模拟：模拟真实场景下带噪声的动态系统观测值，支持高斯白噪声生成
• 标准算法实现：完整实现Kalman滤波算法的预测-更新迭代计算过程
• 交互式参数调整：提供图形化界面实时修改过程噪声和观测噪声参数
• 动态可视化：实时展示原始真实轨迹、噪声观测值和滤波估计轨迹的三维对比图
• 双模式仿真：支持单步执行和连续仿真两种模式，便于深入理解算法迭代机理
• 误差实时监控：动态显示估计误差和协方差矩阵的变化规律

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统图形界面
2. 在参数设置区域配置系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵等）
3. 设置初始状态参数和仿真参数（时长、步长等）
4. 选择仿真模式（单步/连续）并启动仿真
5. 通过交互控件实时调整噪声参数，观察滤波效果变化
6. 查看实时生成的轨迹对比图和误差分析图
7. 分析输出的数值结果（状态估计值、均方根误差等）

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018b或更高版本
• 工具包依赖：基本MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 硬件配置：推荐4GB以上内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括图形用户界面的构建与布局、各类回调函数的统一管理、仿真流程的整体控制以及可视化渲染的驱动。该文件整合了参数输入处理、算法执行引擎、实时绘图更新等关键模块，确保各组件间的协同工作，同时负责用户交互事件的响应与处理。