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...卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真,求教材求分享某盘 ～谢...
提取码：1234 教材介绍 本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。
卡尔曼滤波算法的核心原理是融合预测和测量信息，通过递归应用预测和更新步骤来估计系统状态，适应动态变化的系统动态和噪声。卡尔曼滤波算法包含以下步骤： 初始化参数：设定仿真数据长度、真实值、观测值、以及卡尔曼滤波器参数。 生成仿真数据：利用非线性动态模型生成真实值，添加噪声模拟观测值。
EKF算法是将非线性函数进行泰勒展开，然后省略高阶项，保留展开项的一阶项，以此来实现非线性函数线性化，最后通过卡尔曼滤波算法近似计算系统的状态估计值和方差估计值。
卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法。它是一种迭代算法，重复执行两个步骤：预测和测量更新。预测根据系统动态模型预测下一个时间步的状态，而测量更新基于测量输入校正这个预测值。卡尔曼滤波的主要原理是基于线性高斯模型，即假设系统动态模型和观测模型都是线性的，并且误差项符合高斯分布。
最经典的当属“ 西北工大出版社出版的，秦永元的《卡尔曼滤波与组合导航原理》”是想研究卡尔曼滤波的入门教材。
在下面的仿真的代码中，理想的观测量不是真实数据，而是自生成的正弦波数据，在真实的应用场景中，应该是一系列的参考数据。
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