陀螺仪一阶卡尔曼滤波代码

以下是一个基于陀螺仪一阶卡尔曼滤波的代码示例：

import numpy as np

# 初始化参数
dt = 0.01 # 时间间隔
Q = 0.01 # 过程噪声协方差
R = 0.1 # 测量噪声协方差

# 初始化状态
x = 0 # 初始状态
P = 1 # 初始误差协方差

# 初始化测量值
z = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])

# 迭代计算
for i in range(len(z)):
    # 预测
    x = x
    P = P + Q
    
    # 更新
    K = P / (P + R)
    x = x + K * (z[i] - x)
    P = (1 - K) * P
    
    # 输出结果
    print("第{}次迭代后的状态估计值为：{}".format(i+1, x))

这段代码使用了NumPy库，实现了陀螺仪一阶卡尔曼滤波的迭代计算。其中，dt表示时间间隔，Q表示过程噪声协方差，R表示测量噪声协方差，x表示状态估计值，P表示误差协方差，z表示测量值。在迭代计算中，首先进行预测，然后根据测量值进行更新，最后输出每次迭代后的状态估计值。