根据刚刚说的matlab程序，写一段理论介绍和公式

卡尔曼滤波器是一种用于估计系统状态的递归滤波器，它通过将观测数据与系统模型进行融合，提供了对系统状态的最优估计。在本例中，我们使用卡尔曼滤波器来将10个加速度数据的x轴融合成一个x轴加速度。

卡尔曼滤波器由两个主要步骤组成：预测和更新。在预测步骤中，我们使用系统模型和上一时刻的状态估计来预测当前时刻的状态。在更新步骤中，我们将预测的状态与实际观测数据进行比较，并根据其差异来修正预测的状态。

首先，我们定义了以下参数：
- dt：采样时间间隔
- A：状态转移矩阵，用于描述系统状态在一个采样周期内的变化
- B：控制输入矩阵，用于描述外部控制对系统状态的影响
- C：观测矩阵，用于将系统状态映射到观测空间
- Q：状态转移协方差，表示系统状态在预测过程中的不确定性
- R：观测噪声方差，表示观测数据中的噪声方差
- x：状态估计向量，包含系统状态的估计值
- P：状态协方差矩阵，表示状态估计的不确定性

然后，我们通过模拟生成了10个IMU数据，其中包括加速度和角速度。接下来，我们使用卡尔曼滤波器对这些IMU数据中的x轴加速度进行融合。

在每个时间步骤中，我们执行以下操作：
1. 预测步骤：
- 使用状态转移矩阵 A 和控制输入矩阵 B，根据上一时刻的状态估计和控制输入来预测当前时刻的状态。
- 更新状态协方差矩阵 P，以考虑状态预测的不确定性。

2. 更新步骤：
- 计算卡尔曼增益 K，用于衡量预测状态与实际观测数据之间的差异。
- 使用卡尔曼增益 K，将预测的状态修正为校正后的状态。
- 更新状态协方差矩阵 P，以考虑校正后的状态估计的不确定性。

最后，我们将融合后的x轴加速度数据存储在 `accel_x` 中，并绘制出来。

卡尔曼滤波器的数学公式如下：

1. 预测步骤：
- 状态预测：$\hat{x}_{k} = A \hat{x}_{k-1} + B u_{k}$
- 协方差预测：$P_{k} = A P_{k-1} A^T + Q$

2. 更新步骤：
- 卡尔曼增益：$K_{k} = P_{k} C^T (C P_{k} C^T + R)^{-1}$
- 状态校正：$\hat{x}_{k} = \hat{x}_{k} + K_{k}(z_{k} - C \hat{x}_{k})$
- 协方差校正：$P_{k} = (I - K_{k} C)P_{k}$

其中，
- $k$ 表示时间步骤索引
- $\hat{x}_{k}$ 是状态向量的估计值
- $u_{k}$ 是控制输入向量
- $z_{k}$ 是观测数据向量
- $P_{k}$ 是状态协方差矩阵
- $A$ 是状态转移矩阵
- $B$ 是控制输入矩阵
- $C$ 是观测矩阵
- $Q$ 是状态转移协方差矩阵
- $R$ 是观测噪声方差

通过迭代预测和更新步骤，卡尔曼滤波器可以提供对系统状态的最优估计。在本例中，我们使用卡尔曼滤波器将10个加速度数据的x轴融合成一个x轴加速度。