MATLAB卡尔曼滤波-实例

来源于B站老师：DR_CAN
卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。

 % DR_CAN老师的例子clc;clearZ = 3*(rand(50,1)*2-1)+50;X_hat = zeros(50,1);G_K   = zeros(50,1);e     = zeros(50,1);X_hat(1) = 40;e(1)     = 5;G_K(1)   = 0;for k = 2:50G_K(k) = e(k-1)/(e(k-1)+3);X_hat(k) = X_hat(k-1)+G_K(k)*(Z(k)-X_hat(k-1));e(k) = (1-G_K(k))*e(k-1);endfigure(1);plot(Z);hold onplot(X_hat)legend('测量值','估计值');

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