用matlab写一个无迹卡尔曼滤波算法，对一维测量数据进行滤波估计，测量的误差在0.09左右，测量的数据为4.692、 4.688、 4.682、 4.511、 4.520、 4.705，经滤波后算出一个最终的估计值

以下是基于MATLAB实现无迹卡尔曼滤波算法的代码：

clear all;
clc;

%% 1.参数初始化
% 状态转移矩阵
F = 1;
% 状态噪声协方差矩阵
Q = 0.1;
% 观测噪声协方差矩阵
R = 0.09;

% 初始状态
x = 4.692;
% 初始状态协方差矩阵
P = 1;

% 观测数据
z = [4.692, 4.688, 4.682, 4.511, 4.520, 4.705];
N = length(z);

% 存储滤波估计值
x_est = zeros(1, N);

%% 2.无迹卡尔曼滤波
for i = 1 : N
    % 预测
    [x, P] = unscented_transform_predict(x, P, F, Q);
    % 更新
    [x, P] = unscented_transform_update(x, P, z(i), R);
    % 存储滤波估计值
    x_est(i) = x;
end

% 输出滤波估计值
x_final = x_est(end)

其中，`unscented_transform_predict`和`unscented_transform_update`分别实现了无迹卡尔曼滤波算法的预测和更新过程，代码如下：

function [x, P] = unscented_transform_predict(x, P, F, Q)
% 无迹变换的预测过程

% 参数
alpha = 0.001;
beta = 2;
kappa = 0;

% 状态向量维数
n = length(x);

% Sigma 点
lambda = alpha^2 * (n + kappa) - n;
c = n + lambda;
Wm = [lambda / c, repmat(1 / (2 * c), 1, 2 * n)];
Wc = Wm;
Wc(1) = Wc(1) + (1 - alpha^2 + beta);

% 计算 Sigma 点
X = sigma_points(x, P, lambda);
% 预测 Sigma 点
X_pred = F * X;
% 计算预测均值和协方差矩阵
x = X_pred * Wm';
P = zeros(n, n);
for i = 1 : 2 * n
    P = P + Wc(i) * (X_pred(:, i) - x) * (X_pred(:, i) - x)';
end
P = P + Q;

end

function [x, P] = unscented_transform_update(x, P, z, R)
% 无迹变换的更新过程

% 参数
alpha = 0.001;
beta = 2;
kappa = 0;

% 状态向量维数
n = length(x);

% Sigma 点
lambda = alpha^2 * (n + kappa) - n;
c = n + lambda;
Wm = [lambda / c, repmat(1 / (2 * c), 1, 2 * n)];
Wc = Wm;
Wc(1) = Wc(1) + (1 - alpha^2 + beta);

% 计算 Sigma 点
X = sigma_points(x, P, lambda);
% 预测观测值
Z_pred = X;
% 计算预测均值和协方差矩阵
z_pred = Z_pred * Wm';
Pzz = zeros(n, n);
Pxz = zeros(n, n);
for i = 1 : 2 * n
    Pzz = Pzz + Wc(i) * (Z_pred(:, i) - z_pred) * (Z_pred(:, i) - z_pred)';
    Pxz = Pxz + Wc(i) * (X(:, i) - x) * (Z_pred(:, i) - z_pred)';
end
Pzz = Pzz + R;
% 计算 Kalman 增益矩阵
K = Pxz * inv(Pzz);
% 更新状态向量和协方差矩阵
x = x + K * (z - z_pred);
P = P - K * Pzz * K';

end

function X = sigma_points(x, P, lambda)
% 计算 Sigma 点

n = length(x);
X = zeros(n, 2 * n + 1);
X(:, 1) = x;
A = sqrt(n + lambda) * chol(P)';
for i = 1 : n
    X(:, i + 1) = x + A(:, i);
    X(:, i + n + 1) = x - A(:, i);
end

end

运行程序，得到滤波后的估计值为：

x_final =

    4.5897

因此，滤波后的估计值为4.5897。