MATLAB卡尔曼滤波GUI教程套件：三合一交互式学习平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB App Designer开发，提供卡尔曼滤波交互式可视化界面，内置传感器融合、目标跟踪和参数估计三套典型场景示例。支持动态调整参数并实时观察滤波效果，适合算法学习和教学演示。

详 情 说 明

MATLAB Kalman Filter GUI Tutorial Suite

项目介绍

本项目是基于 MATLAB App Designer 开发的交互式卡尔曼滤波可视化教学工具套件。通过图形用户界面（GUI）直观展示卡尔曼滤波算法在不同应用场景下的工作原理与效果。内置三套典型应用示例，帮助用户快速理解卡尔曼滤波的核心概念和实现方法，适用于信号处理、目标跟踪和系统辨识等领域的学习与研究。

功能特性

• 交互式可视化界面：基于 MATLAB App Designer 开发的现代化 GUI，操作直观简便
• 多场景示例系统：内置三套经典应用案例：

- 传感器数据融合：多传感器测量数据的最优估计 - 目标轨迹跟踪：运动目标状态（位置、速度）的实时跟踪 - 系统参数估计：动态系统参数的在线辨识

• 动态参数调节：实时调整过程噪声协方差(Q)、观测噪声协方差(R)等关键参数，即时观察滤波效果变化
• 灵活数据输入：支持手动输入系统参数（状态转移矩阵F、观测矩阵H）和文件导入（CSV/Excel格式时序数据）
• 多维对比分析：同步显示原始数据、观测值和滤波结果，支持估计误差分布和协方差收敛曲线可视化
• 完整输出功能：提供滤波结果表格、误差统计指标（RMSE、MAE），支持结果导出为MAT文件或CSV报告
• 详细文档支持：包含完整的代码注释和算法实现说明，便于学习和二次开发

使用方法

1. 启动应用：运行主程序文件进入GUI主界面
2. 选择示例：从三种预设应用场景中选择感兴趣的例子
3. 参数设置：

- 使用默认系统参数或手动输入自定义参数 - 调整噪声协方差矩阵观察滤波性能变化

1. 数据加载：使用内置示例数据或导入外部CSV/Excel文件（需包含时间戳和观测值列）
2. 执行滤波：点击运行按钮开始卡尔曼滤波处理
3. 结果分析：在图形界面查看滤波效果对比和性能指标
4. 结果导出：将滤波结果和统计报告保存为指定格式

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2020a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件构建了完整的图形用户界面框架，集成了数据加载、参数配置、算法执行和结果展示等核心功能模块。该文件实现了卡尔曼滤波算法的图形化控制逻辑，负责协调各功能组件的协同工作，包括用户交互事件处理、实时可视化更新以及数据输入输出管理，为用户提供一站式的滤波算法体验环境。