c++ 实现定位滤波算法

定位滤波（Position Filter）是一种数字信号处理算法，常用于估计离散时间系统中的状态变量，例如机器人的位置和速度等。下面是用 C++ 实现定位滤波算法的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 定位滤波算法
vector<double> position_filter(vector<double> measurements, double initial_estimate, double motion, double measurement_noise) {
    vector<double> estimates;
    double estimate = initial_estimate;
    double error = 0.0;

    for (int i = 0; i < measurements.size(); i++) {
        // 更新预测值
        double predicted_estimate = estimate + motion;
        // 更新误差
        error = error + measurement_noise;
        // 计算卡尔曼增益
        double kalman_gain = error / (error + measurement_noise);
        // 更新估计值
        estimate = predicted_estimate + kalman_gain * (measurements[i] - predicted_estimate);
        // 更新误差
        error = (1 - kalman_gain) * error;
        // 将估计值存入向量
        estimates.push_back(estimate);
    }

    return estimates;
}

int main() {
    // 测试数据
    vector<double> measurements = {1, 2, 3, 4, 5};
    double initial_estimate = 0;
    double motion = 1;
    double measurement_noise = 0.1;

    // 运行定位滤波算法
    vector<double> estimates = position_filter(measurements, initial_estimate, motion, measurement_noise);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < estimates.size(); i++) {
        cout << "Estimate: " << estimates[i] << endl;
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，`position_filter` 函数接受四个参数：测量值（`measurements`）、初始估计值（`initial_estimate`）、运动值（`motion`）和测量噪声（`measurement_noise`）。该函数返回估计值的向量。

在函数中，首先初始化估计值和误差。然后，对于每个测量值，计算预测值、误差、卡尔曼增益和更新估计值和误差。最后，将估计值存入向量并返回。

在主函数中，我们使用示例数据测试了定位滤波算法，并输出了每个估计值。