matlab实现卡尔曼滤波算法

MATLAB是一种强大的数值计算环境，非常适合实现卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法，这是一种用于估计动态系统状态的技术，尤其常用于处理含有噪声的数据信号。以下是基本步骤：

1. **初始化**：创建一个`kalmanFilter`对象，并设置初始状态、过程矩阵、测量矩阵、协方差矩阵等参数。

sys = idstochastic('AR', [1 -0.8], 'NoiseVariance', 0.5);
kf = kalman(sys);

2. **预测步骤**：通过过程模型预测下一个状态和状态误差协方差。

[kf.StateEstimate, kf.PredictedStateCovariance] = kf.predict();

3. **更新步骤**：利用传感器数据更新预测的状态。

measurement = % 获取实际测量值
[kf.LatestMeasurement, kf.MeasurementNoiseCovariance] = get(kf);
[kf.StateEstimate, kf.EstimatedStateCovariance] = kf.update(measurement);

4. **迭代循环**：将预测和更新步骤放入一个循环里，通常在每次获取新的测量数据后运行。

for i = 1:length(y)
    % ... (预测和更新步骤)
end