如何在Matlab中实现扩展卡尔曼滤波器（EKF）并应用于非线性系统状态估计？请提供具体的源码注释和项目说明。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是处理非线性系统的常用算法，它通过线性化非线性模型来估计系统状态。在Matlab中实现EKF，首先需要对非线性系统建立数学模型，然后利用Matlab编程技术，按照EKF的预测和更新步骤，编写相应的Matlab代码。

参考资源链接：[Matlab实现扩展卡尔曼滤波EKF源码详解](https://wenku.csdn.net/doc/5vsj5avg0d?spm=1055.2569.3001.10343)

具体步骤包括：
1. 定义状态变量、初始状态估计、初始误差协方差矩阵以及过程和测量噪声协方差矩阵。
2. 编写状态转移函数和观测函数，对于非线性系统，需要计算状态转移函数和观测函数的雅可比矩阵。
3. 实现预测（Predict）和更新（Update）功能，这是EKF的核心步骤。在预测阶段，根据状态转移函数预测下一时刻的状态和误差协方差矩阵；在更新阶段，使用新的观测值和雅可比矩阵来校正状态预测，得到更精确的状态估计和误差协方差矩阵。
4. 为了使代码具有更好的可读性和可维护性，应该在代码中添加详细的源码注释。
5. 创建项目说明文档，说明代码的结构、使用方法和算法细节，有助于其他用户理解和应用。

在《Matlab实现扩展卡尔曼滤波EKF源码详解》这份资料中，你将找到EKF的Matlab实现代码，包括上述所有关键部分的详细说明和注释。这本资料将指导你如何一步步构建EKF，从理论基础到实际应用，提供了清晰的代码示例和深入的算法解释。通过学习这份资料，你不仅可以掌握EKF的实现，还能学会如何将EKF应用于动态系统状态估计的实际问题中。

参考资源链接：[Matlab实现扩展卡尔曼滤波EKF源码详解](https://wenku.csdn.net/doc/5vsj5avg0d?spm=1055.2569.3001.10343)