我想对imu的累计误差进行建模，你能帮我写出matlab对应的代码吗

在MATLAB中，要对惯性测量单元（IMU）的累积误差进行建模，通常需要考虑加速度计、陀螺仪等传感器的漂移以及它们之间的相互影响。一种常见的做法是使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）来估计并校正累积误差。以下是一个简单的卡尔曼滤波模型的示例，假设你已经有了传感器读数和初始状态估计：

% 初始化变量
dt = 0.01; % 时间步长 (秒)
Q = [sigma_acc^2, 0; 0, sigma_gyro^2]; % 加速度计和陀螺仪噪声协方差矩阵
R = [sigma_mag^2]; % 磁力计噪声协方差矩阵
F = [1, dt; 0, 1]; % 预测矩阵
H = [1, 0, 0]; % 测量矩阵

% 假设初始化的估计值和误差协方差矩阵
x_hat(1) = [0; 0; 0]; % 初始位置角速度 (加速计和陀螺仪)
P(1, :) = eye(3); % 初始误差协方差矩阵

for t = 2:T % T是总时间步
    % 获取传感器数据 (假设加速度、角度速度和磁力计数据)
    acc = accel(t);
    gyro = gyro(t);
    mag = mag(t);

    % 滤波步骤
    % 预测
    x_hat(:, t) = F * x_hat(:, t - 1);
    P(:, t) = F * P(:, t - 1) * F' + Q;

    % 更新
    K = P(:, t) * H' / (H * P(:, t) * H' + R); % 卡尔曼增益
    x_hat(:, t) = x_hat(:, t) + K * (mag - H * x_hat(:, t)); % 更新状态估计
    P(:, t) = (eye(3) - K * H) * P(:, t); % 更新误差协方差矩阵

    % 如果需要，可以保存状态估计结果
    if save_data
        state_estimate(t) = x_hat(1:2, t); % 仅保存位置和角速度
    end
end

其中，`sigma_acc`, `sigma_gyro`, 和 `sigma_mag` 分别是你认为的加速度计、陀螺仪和磁力计的噪声标准偏差。你需要根据实际情况替换这些值，并根据实际的数据结构调整获取传感器数据的部分。