位移卡尔曼滤波matlab代码

位移卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的算法，特别是在存在噪声和不确定性的情况下。在MATLAB中实现位移卡尔曼滤波需要一些步骤，包括初始化滤波器、预测阶段、更新阶段以及数据处理。以下是一个简单的示例代码：

% 导入必要的库
import controlKalman.*

% 初始化卡尔曼滤波器
Q = [0.01, 0]; % 动态噪声矩阵
R = 0.5;        % 测量噪声方差
P = eye(2);      % 状态误差协方差矩阵
F = [1, 1; 0, 1]; % 状态转移矩阵
H = [1, 0];       % 测量矩阵

% 创建EKF对象
kf = ExtendedKalmanFilter(F, H, Q, R, P);

% 假设初始状态
x0 = [0; 0];

% 模拟运动模型
tspan = 0:0.1:10;
states = ode45(@(t,x) F*x, tspan, x0); % 根据实际系统模型替换此行

% 预测和更新循环
for i = 1:length(states)
    % 预测阶段
    predicted_x = kf.predict(states(i, :));
    
    % 添加测量（假设每次测量是位置）
    measurement = states(i, 1);
    
    % 更新阶段
    kf.update(measurement);
    
    % 记录滤波后的状态
    filtered_states{i, :) = kf.x;
end

% 结果处理
filtered_positions = filtered_states(:, 1);
filtered_velocities = filtered_states(:, 2);

%