给我一个容积卡尔曼滤波的python实现代码

以下是一个简单的容积卡尔曼滤波的 Python 实现代码：

import numpy as np

def volume_kalman_filter(z, Q, R):
    # 初始化
    x = np.array([z[0], 0])  # 状态向量 [容积, 流量]
    P = np.diag([1, 1])  # 状态协方差矩阵
    F = np.array([[1, 1], [0, 1]])  # 状态转移矩阵
    H = np.array([[1, 0]])  # 观测矩阵
    I = np.eye(2)  # 单位矩阵

    # 迭代更新
    for i in range(1, len(z)):
        # 预测
        x = F @ x
        P = F @ P @ F.T + Q

        # 更新
        y = z[i] - H @ x
        S = H @ P @ H.T + R
        K = P @ H.T @ np.linalg.inv(S)
        x = x + K @ y
        P = (I - K @ H) @ P

    return x[0]

该函数接受三个参数：观测值序列 `z`、过程噪声方差 `Q` 和观测噪声方差 `R`。它返回最终估计的容积值。

容积卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的算法，它可以通过观测值序列来估计系统的状态，并且可以自适应地调整估计的精度。在这个实现中，我们假设系统的状态由容积和流量两个变量组成，然后使用卡尔曼滤波来估计容积值。