如何实现公式 `att_midpoint(i,:) = att_midpoint(i-1,:) + 0.5 * (gyr + gyr_next) * dt` 的矩阵计算过程？请提供相应的MATLAB代码片段来解决问题。

在MATLAB中，你可以使用矩阵运算来实现这种逐元素的更新公式。假设你有一个二维数组`att_midpoint`存储了姿态角的中间值，`gyr`和`gyr_next`分别代表当前和下一帧的角速度，`dt`是时间差。这里是一个简单的代码片段：

function updated_att = update_att(att_midpoint, gyr, gyr_next, dt)
% 姿态角中间值的初始长度和维度
num_samples = size(att_midpoint, 1);
dim = size(att_midpoint, 2);

% 检查输入是否匹配并防止数组越界
assert(size(gyr, 1) == dim && size(gyr_next, 1) == dim, 'Input dimensions mismatch');
assert(num_samples >= 1, 'No samples to update');

% 使用广播机制将gyr和gyr_next扩展到相同的维度
gyr = repmat(gyr, [1 num_samples]);
gyr_next = repmat(gyr_next, [1 num_samples]);

% 计算加速度平均值
accel_avg = 0.5 * (gyr + gyr_next);

% 逐元素更新姿态角中间值
updated_att = att_midpoint + accel_avg * dt;
end

在这个函数里，我们首先检查输入的尺寸是否匹配，然后使用MATLAB的广播功能（repmat）将单个值扩展成与`att_midpoint`同样大小的矩阵，以便进行元素级别的乘法操作。最后，我们将加速度平均值乘以时间差，得到新的姿态角中间值。