拓展卡尔曼滤波python

拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是一种常用于非线性系统的滤波器，它通过结合传感器的观测值和系统的动态模型，利用贝叶斯推断的方法来估计系统的状态。在Python中，可以使用Matplotlib和NumPy等库来实现拓展卡尔曼滤波。

首先，需要建立传感器观测值。在引用中的代码示例中，使用了numpy库（np）来创建了一个空的矩阵`z_t`，并将其用于存放传感器观测值。通过定义观测矩阵H和加入传感器噪声（位移方差为1，速度方差为1），可以生成传感器观测值的矩阵。

接下来，可以使用Matplotlib库中的`plt.plot()`函数来绘制传感器观测值的变化曲线。在引用的代码示例中，使用了两个子图分别绘制了位移和速度的变化曲线。

最后，通过调用`plt.show()`函数来显示绘制的曲线图。这样就可以得到拓展卡尔曼滤波的Python实现，并可视化出各状态变量的真值和估计值的曲线变化图。

请注意，这只是拓展卡尔曼滤波的一个简单示例，具体的实现可能会涉及到更多的细节和参数调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [拓展卡尔曼滤波学习（python源码）](https://blog.csdn.net/qq_28077617/article/details/116197188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [扩展卡尔曼滤波python代码](https://download.csdn.net/download/qq_31476017/10792840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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