以deepsort中卡尔曼滤波的代码样式写出扩展卡尔曼滤波代码

好的，以下是扩展卡尔曼滤波的伪代码：

初始化：
    状态向量 x = [x1, x2, ..., xn]
    状态转移矩阵 F = [F11, F12, ..., F1n;
                     F21, F22, ..., F2n;
                     ... , ..., ..., ...
                     Fn1, Fn2, ..., Fnn]
    测量矩阵 H = [H11, H12, ..., H1n;
                     H21, H22, ..., H2n;
                     ... , ..., ..., ...
                     Hn1, Hn2, ..., Hnn]
    过程噪声协方差矩阵 Q = [Q11, Q12, ..., Q1n;
                            Q21, Q22, ..., Q2n;
                            ... , ..., ..., ...
                            Qn1, Qn2, ..., Qnn]
    测量噪声协方差矩阵 R = [R11, R12, ..., R1n;
                            R21, R22, ..., R2n;
                            ... , ..., ..., ...
                            Rn1, Rn2, ..., Rnn]
    先验估计误差协方差矩阵 P = [P11, P12, ..., P1n;
                                P21, P22, ..., P2n;
                                ... , ..., ..., ...
                                Pn1, Pn2, ..., Pnn]
    
循环：
    # 预测步骤
    x = F * x
    P = F * P * F' + Q
    
    # 更新步骤
    K = P * H' * inv(H * P * H' + R)
    x = x + K * (z - H * x)
    P = (eye(n) - K * H) * P

其中，`x` 是状态向量，`F` 是状态转移矩阵，`H` 是测量矩阵，`Q` 是过程噪声协方差矩阵，`R` 是测量噪声协方差矩阵，`P` 是先验估计误差协方差矩阵，`z` 是测量向量，`K` 是卡尔曼增益矩阵，`n` 是状态向量的维度。