MATALAB卡尔曼滤波

MATLAB中的卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的技术，特别适合于处理噪声数据和不确定性问题。它基于线性系统的数学模型，通过迭代的方式更新预测值和估计误差，实现了对系统状态的最优估计。卡尔曼滤波包括两个关键步骤：预测（Prediction）和更新（Update）。

1. 预测阶段：根据当前的系统模型和上一时刻的估计状态，计算出下一时刻的预测状态和其协方差矩阵。
2. 更新阶段：利用观测数据与预测之间的差异，调整预测值并更新估计的不确定性。

MATLAB提供了内置函数如`kalmanFilter`和`estimate`，简化了卡尔曼滤波的实现过程。用户需要提供系统的状态转移方程、观测方程以及初始条件等信息。卡尔曼滤波广泛应用于导航、控制系统、信号处理等领域。