基于MATLAB的卡尔曼滤波算法实现与可视化分析系统

资 源 简 介

该系统在MATLAB环境中实现了完整的卡尔曼滤波算法，支持状态预测、测量更新和协方差计算，适用于单变量及多变量系统。提供实时与批处理两种模式，用户可自定义模型参数，并通过可视化界面直观分析滤波效果。

详 情 说 明

MATLAB环境下的卡尔曼滤波算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目在MATLAB环境下实现了一套完整的卡尔曼滤波算法系统，集成了滤波器的核心计算功能与数据分析可视化能力。系统支持单变量和多变量系统的状态估计问题，提供实时滤波和批量处理两种工作模式，适用于理论研究、算法验证和实际工程应用场景。

功能特性

• 完整的卡尔曼滤波实现：包含状态预测、测量更新、误差协方差计算等标准卡尔曼滤波递归算法
• 灵活的模型配置：支持用户自定义系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差等）
• 多模式数据处理：提供实时数据流处理和离线批量滤波两种工作模式
• 全面的可视化分析：动态显示状态估计轨迹、误差变化曲线、协方差收敛情况
• 性能量化评估：自动计算均方根误差(RMSE)、平均绝对误差等关键指标，生成详细分析报告
• 外部数据支持：支持导入实际传感器数据进行算法验证和性能测试

使用方法

基本配置

1. 设置系统模型参数：定义状态转移矩阵F、观测矩阵H、过程噪声协方差Q、测量噪声协方差R
2. 指定初始条件：设置初始状态估计x0和初始误差协方差P0
3. 选择工作模式：实时模式或批量处理模式

数据输入

• 实时模式：逐次输入单个时间步的观测向量
• 批量模式：导入完整的时间序列观测数据矩阵
• 可选参考数据：提供真实状态数据用于性能比较和误差分析

结果输出

• 主要输出：状态估计序列、误差协方差序列、卡尔曼增益序列
• 可视化结果：状态估计曲线、误差分析图、协方差演化动画
• 分析报告：包含RMSE、收敛速度等量化指标的详细性能评估

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB基本安装（包含矩阵运算和绘图功能）
• 推荐配置：4GB以上内存，支持三维数据显示的图形处理能力

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包含模型参数初始化、滤波算法执行控制、可视化模块调用以及性能分析报告生成。该文件整合了状态预测与更新循环的逻辑流程，负责协调数据输入输出接口，管理实时与批量处理模式的切换，并组织各类分析图表的综合展示。