帮我写一下卡尔曼滤波代码

好的，以下是一个简单的卡尔曼滤波的 Python 代码示例：

import numpy as np

def kalman_filter(z):
    # 初始状态向量
    x = np.array([[0.], [0.]])
    # 初始状态估计协方差矩阵
    P = np.array([[1000., 0.], [0., 1000.]])
    # 状态转移矩阵
    F = np.array([[1., 1.], [0, 1.]])
    # 测量矩阵
    H = np.array([[1., 0.]])
    # 测量噪声协方差矩阵
    R = np.array([[0.1]])
    # 状态预测噪声协方差矩阵
    Q = np.array([[0.00001, 0.], [0., 0.00001]])
    # 卡尔曼增益
    K = np.zeros((2, 1))

    for i in range(len(z)):
        # 预测步骤
        x = np.dot(F, x)
        P = np.dot(np.dot(F, P), F.T) + Q

        # 更新步骤
        y = z[i] - np.dot(H, x)
        S = np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R
        K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(S))
        x = x + np.dot(K, y)
        P = np.dot((np.eye(2) - np.dot(K, H)), P)

    return x

这个函数的输入是一个包含测量值的一维数组 `z`，输出是一个包含卡尔曼滤波估计值的一维数组。在这个代码中，我们假设模型是一维的，因此状态向量是一个二维的列向量，包含位置和速度。协方差矩阵描述了状态向量和状态向量估计值之间的误差。状态转移矩阵描述了状态向量在一个时刻如何转移到下一个时刻。测量矩阵描述了如何从状态向量中提取观测值。测量噪声协方差矩阵描述了测量误差的大小。状态预测噪声协方差矩阵描述了预测误差的大小。卡尔曼增益描述了如何调整预测值和观测值之间的权重。