MATLAB教学工具箱：简易Kalman滤波算法实现

资 源 简 介

本MATLAB项目提供了一个简明易懂的Kalman滤波教学实现，完整展示算法五大基本公式的运算流程。代码包含详细注释说明状态预测和更新过程，适合初学者学习滤波器原理和MATLAB编程实践。

详 情 说 明

基于MATLAB的简易Kalman滤波算法教学实现

项目介绍

本项目实现了一个最基础的Kalman滤波算法，专门设计用于教学目的。程序包含完整的算法流程实现，同时配备了详细的注释说明，帮助学生深入理解Kalman滤波的核心原理和实现细节。

功能特性

• 完整的算法实现: 实现标准Kalman滤波的五大基本公式
• 详细的教学注释: 包含数学推导、变量意义和算法步骤的完整说明
• 直观的可视化展示: 提供真实值、观测值和滤波值的对比图表
• 参数可配置: 支持自定义系统模型参数和噪声特性
• 过程监控: 输出卡尔曼增益序列和协方差变化过程

使用方法

1. 准备输入参数：

- 观测数据向量（带噪声的测量值序列） - 初始状态估计（系统初始状态） - 过程噪声协方差（系统模型不确定性） - 测量噪声协方差（测量误差特性） - 状态转移矩阵（系统状态动态） - 观测矩阵（状态与观测关系）

1. 运行主程序，算法将自动执行滤波过程

1. 查看输出结果：

- 滤波后状态估计序列 - 估计误差协方差矩阵 - 卡尔曼增益变化过程 - 实时状态预测值 - 结果对比可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了Kalman滤波算法的完整教学演示，包含系统初始化、参数设置、算法迭代执行和结果可视化等核心功能。程序通过详细的注释系统阐述了状态预测和更新的数学原理，解释了协方差矩阵的动态变化过程，并逐步说明了每个计算步骤的物理意义。同时提供了多维度的输出分析，包括滤波效果对比图和算法参数变化轨迹，便于直观理解滤波器的运作机制。