卡尔曼滤波递推程序matlab，测量离散值已知

以下是一个简单的基于卡尔曼滤波的递推程序，假设你已经有了系统的状态转移矩阵A、测量矩阵C、过程噪声协方差矩阵Q、测量噪声协方差矩阵R和初始状态估计向量x0和P0。

% 定义系统参数
A = ...; % 状态转移矩阵
C = ...; % 测量矩阵
Q = ...; % 过程噪声协方差矩阵
R = ...; % 测量噪声协方差矩阵
x0 = ...; % 初始状态估计向量
P0 = ...; % 初始协方差矩阵

% 定义测量值
z = ...; % 测量值

% 初始化卡尔曼滤波器
x = x0;
P = P0;

% 递推
for k = 1:length(z)
    % 预测
    x = A*x;
    P = A*P*A' + Q;
    
    % 更新
    K = P*C'/(C*P*C' + R);
    x = x + K*(z(k) - C*x);
    P = (eye(size(P)) - K*C)*P;
end

注意，这个程序假设你已经知道了测量值z的序列。如果你只有一次测量，你需要将它放到一个尺寸为1的向量中。如果你有多个传感器，在定义测量矩阵C时需要将它们合并成一个矩阵。