对imu数据进行高斯滤波处理，给出完善的imu累计误差求解的matlab代码

在MATLAB中，对于IMU数据进行高斯滤波处理通常用于减少噪声影响，提高估计精度。以下是一个使用Matlab内置函数`filter()`进行高斯滤波的示例代码，这里假设你已经有了一个连续的时间序列数据`filteredData`，并且使用了一阶高通滤波器（低通滤波）来只保留角速度信息，因为imu的积累误差主要来自于角速度：

% 假设已有的未经滤波的角速度数据
unfilteredRateX = IMURATEX;
unfilteredRateY = IMURATEY;
unfilteredRateZ = IMURATEZ;

% 定义滤波器参数（如高斯窗口大小和标准差）
filterLength = 10; % 高斯窗口长度，可以根据实际情况调整
sigma = 1; % 标准差，控制滤波效果

% 使用一阶高斯滤波器，注意滤波器类型有多种，这里是低通滤波
% 这里仅展示X轴滤波，其他两个轴类似
[filteredRateX, ~] = filter([1 0], [1 1], unfilteredRateX, 'low', filterLength, sigma);

% 累积误差计算
integralErrorX = cumsum(filteredRateX);
integralErrorY = cumsum(filteredRateY);
integralErrorZ = cumsum(filteredRateZ);

% 将角度从弧度转回度
angleX = integralErrorX * rad2deg;
angleY = integralErrorY * rad2deg;
angleZ = integralErrorZ * rad2deg;

请注意，这个例子假设你的imu数据是以弧度/秒为单位的角速度。如果你的数据是其他单位，你需要相应地调整计算部分。