class EKF: def __init__(self, Q, R, initial_state, initial_covariance): self.Q = Q self.R = R self.state = initial_state self.covariance = initial_covariance def predict(self, dt): F = np.array([[1, 0, dt, 0], [0, 1, 0, dt], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]) self.state = f(self.state, dt) self.covariance = F @ self.covariance @ F.T + self.Q def update(self, z): H = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]]) y = z - h(self.state) S = H @ self.covariance @ H.T + self.R K = self.covariance @ H.T @ np.linalg.inv(S) self.state += K @ y self.covariance = (np.identity(4) - K @ H) @ self.covariance

这是一个简单的扩展卡尔曼滤波器（EKF）的类定义。EKF是一种基于卡尔曼滤波器的状态估计方法，用于在非线性系统中进行状态估计。

这个类有以下几个方法：

- `__init__(self, Q, R, initial_state, initial_covariance)`: 初始化方法，接受过程噪声协方差矩阵 `Q`，测量噪声协方差矩阵 `R`，初始状态向量 `initial_state` 和初始协方差矩阵 `initial_covariance`。它将这些参数保存在类的属性中。

- `predict(self, dt)`: 预测方法，接受时间步长 `dt`。它根据系统的动态模型进行状态预测，并更新状态向量和协方差矩阵。

- `update(self, z)`: 更新方法，接受测量向量 `z`。它使用测量值和当前的状态估计进行状态更新，并更新状态向量和协方差矩阵。

在类定义中，还有两个用于计算过程模型和测量模型的函数 `f` 和 `h`，这些函数可能在代码的其他部分实现。

这个类封装了EKF的核心逻辑，可以通过创建该类的实例来使用EKF进行状态估计。