自适应卡尔曼滤波python代码

以下是一个简单的自适应卡尔曼滤波的 Python 代码示例：

import numpy as np

class AdaptiveKalmanFilter:
    def __init__(self, x, P, Q, R, beta):
        self.x = x
        self.P = P
        self.Q = Q
        self.R = R
        self.beta = beta
        
    def predict(self, u=0):
        self.x = np.dot(self.A, self.x) + np.dot(self.B, u)
        self.P = np.dot(np.dot(self.A, self.P), self.A.T) + self.Q
        
    def update(self, z):
        y = z - np.dot(self.H, self.x)
        S = np.dot(np.dot(self.H, self.P), self.H.T) + self.R
        K = np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S))
        self.x = self.x + np.dot(K, y)
        self.P = self.P - np.dot(np.dot(K, self.H), self.P)
        
        self.Q = self.beta * self.Q + (1 - self.beta) * np.dot(np.dot((self.x - self.x_prev), (self.x - self.x_prev).T))
        self.R = self.beta * self.R + (1 - self.beta) * np.dot(np.dot((z - np.dot(self.H, self.x)), (z - np.dot(self.H, self.x)).T))
        
        self.x_prev = self.x.copy()

    def set_params(self, A, B, H):
        self.A = A
        self.B = B
        self.H = H

    def set_initial_state(self, x):
        self.x_prev = x.copy()

在上面的代码中，`AdaptiveKalmanFilter` 类实现了自适应卡尔曼滤波器。初始化函数接受四个参数：状态估计值 `x`，状态协方差矩阵 `P`，过程噪声协方差矩阵 `Q`，和观测噪声协方差矩阵 `R`，以及一个 0 到 1 之间的参数 `beta`，用于控制协方差矩阵的自适应程度。

该类有两个主要的方法：`predict` 和 `update`。`predict` 方法用于预测下一个状态值，它接受一个可选参数 `u`，表示控制向量。`update` 方法用于根据观测值更新状态估计值和协方差矩阵，并且根据更新后的状态估计值和观测值计算新的 `Q` 和 `R`。

`set_params` 方法用于设置系统的状态转移矩阵 `A`，控制矩阵 `B`，和观测矩阵 `H`。`set_initial_state` 方法用于设置初始状态估计值。