卡尔曼滤波组合导航角数据的matlab代码

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计动态系统状态的优化算法，常用于处理传感器数据融合，特别是在惯性导航系统中。在MATLAB中实现卡尔曼滤波组合导航角数据，你需要创建一个自定义的滤波器类，利用`filter`函数或者`mechBayes`库。这里是一个简化的例子：

% 导航角数据类
classdef NavigationAngleData < handle
    properties
        angles % 角度数据数组
        processNoise % 过程噪声协方差矩阵
        measurementNoise % 测量噪声协方差矩阵
        kf % 卡尔曼滤波器对象
    end

    methods
        function obj = NavigationAngleData(angles, processNoise, measurementNoise)
            obj.angles = angles;
            obj.processNoise = processNoise;
            obj.measurementNoise = measurementNoise;
            obj.kf = kalman filter; % 初始化卡尔曼滤波器
        end
        
        % 更新滤波器
        function update(obj, new_angle)
            % 在此处添加卡尔曼滤波更新步骤
            % ...
        end
    end
end

% 示例用法
angle_data = NavigationAngleData([0 45 90 135], ... % 初始角度数据
                                [0.1 0.01; 0.01 0.001], ... % 噪声矩阵
                                [0.01]); ... % 测量噪声

for i = 1:length(angle_data.angles)
    angle_data.update(angle_data.angles(i)); % 更新滤波器
end

% 现在angle_data.kf的状态变量包含了估计的角位置和不确定性

在这个例子中，你需要根据实际的角速度模型（例如，加速度引起的角变化）来编写`update`方法中的滤波步骤。相关问题如下：

1. 在实现卡尔曼滤波时，如何选择过程噪声和测量噪声的值？
2. 如何在MATLAB中设置卡尔曼滤波器的初始条件和状态转移方程？
3. 如果导航角数据存在外部干扰或不确定性，如何在滤波器中处理这些情况？