帮我写一个基于自适应Kalman滤波的改进 PSO 算法，用MATLAB语言写

好的，我来帮您回答这个问题。

Kalman滤波器是一种常用的状态估计算法，可以对具有线性动态模型和高斯噪声的系统进行状态估计。而PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，可以用来优化各种复杂的非线性问题。将这两种算法结合起来，可以得到基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法，该算法在状态估计和参数优化方面具有较好的性能。

以下是基于MATLAB语言实现的自适应Kalman滤波改进PSO算法的代码：

% 初始化PSO算法参数
nPop = 50; % 粒子数量
nVar = 4; % 变量数量
VarSize = [1 nVar]; % 变量大小
VarMin = [0 0 0 0]; % 变量最小值
VarMax = [1 1 1 1]; % 变量最大值
MaxIt = 100; % 迭代次数
w = 0.5; % 惯性权重
wdamp = 0.99; % 惯性权重减衰系数
c1 = 1; % 个体学习因子
c2 = 2; % 全局学习因子

% 初始化Kalman滤波器参数
Q = eye(nVar); % 状态转移噪声协方差矩阵
R = 1; % 观测噪声协方差
x = zeros(nVar, 1); % 状态向量初始化
P = eye(nVar); % 状态协方差矩阵初始化

% 初始化PSO算法
empty_particle.position = [];
empty_particle.velocity = [];
empty_particle.cost = [];
empty_particle.best.position = [];
empty_particle.best.cost = [];
particle = repmat(empty_particle, nPop, 1);
global_best.cost = inf;

for i = 1:nPop
    % 随机初始化粒子位置和速度
    particle(i).position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);
    particle(i).velocity = zeros(VarSize);
    
    % 计算粒子的成本
    particle(i).cost = CostFunction(particle(i).position, Q, R, x, P);
    
    % 更新个体历史最优位置
    particle(i).best.position = particle(i).position;
    particle(i).best.cost = particle(i).cost;
    
    % 更新全局历史最优位置
    if particle(i).best.cost < global_best.cost
        global_best = particle(i).best;
    end
end

% 初始化迭代记录
BestCosts = zeros(MaxIt, 1);

% PSO主循环
for it = 1:MaxIt
    for i = 1:nPop
        % 更新粒子速度和位置
        particle(i).velocity = w * particle(i).velocity ...
            + c1 * rand(VarSize) .* (particle(i).best.position - particle(i).position) ...
            + c2 * rand(