针对维度50，利用matlab设计一阶惯性滤波算法+限速算法的复合滤波算法

在 Matlab 中，一阶惯性滤波可以使用 tf 函数和 filter 函数实现。限速算法可以通过设置一个最大值限制来实现。

下面是一个实现具有一阶惯性滤波和限速算法的复合滤波器的示例代码：

%设置采样频率和时间间隔
fs = 1000; %采样频率
dt = 1/fs; %时间间隔

%设置信号
t = 0:dt:1-dt; %时间向量
f = 10; %信号频率
x = sin(2*pi*f*t); %信号

%一阶惯性滤波器
tau = 0.1; %时常
num = [tau, 0]; %分子项
den = [tau, 1]; %分母项
sys = tf(num, den); %传输函数
y1 = filter(num, den, x); %滤波输出

%限速算法
max_v = 0.1; %最大速度
y2 = zeros(size(x)); %滤波输出
for i = 2:length(x)
    dy = x(i) - y2(i-1); %计算速度
    if abs(dy) > max_v*dt %速度超过最大值
        dy = sign(dy)*max_v*dt; %限速
    end
    y2(i) = y2(i-1) + dy; %更新滤波器状态
end

%复合滤波器
y = filter(num, den, y2);

%绘图
figure;
subplot(2,2,1);
plot(t, x);
title('原始信号');
subplot(2,2,2);
plot(t, y1);
title('惯性滤波输出');
subplot(2,2,3);
plot(t, y2);
title('限速滤波输出');
subplot(2,2,4);
plot(t, y);
title('复合滤波输出');

这个代码会生成一个包含四个子图的图像窗口，其中第一个子图显示原始信号，第二个子图显示具有一阶惯性滤波的滤波器输出，第三个子图显示具有限速算法的滤波器输出，第四个子图显示复合滤波器的输出。你可以根据需要调整代码中的参数来优化滤波效果。