Matlab关于粒子滤波代码与卡尔曼做比较-untitled3.fig 部分程序如下： function ParticleEx1 % Particle filter example, adapted from Gordon, Salmond, and Smith paper. x = 0.1; % initial state Q = 1; % process noise covariance R = 1; % measurement noise covariance tf = 50; % simulation length N = 100; % number of particles in the particle filter xhat = x; P = 2; xhatPart = x; % Initialize the particle filter. for i = 1 : N     xpart = x sqrt * randn; end xArr = [x]; yArr = [x^2 / 20 sqrt * randn]; xhatArr = [x]; PArr = [P]; xhatPartArr = [xhatPart]; close all; for k = 1 : tf     % System simulation     x = 0.5 * x 25 * x / 8 * cos) sqrt * randn;%状态方程     y = x^2 / 20 sqrt * randn;%观测方程     % Extended Kalman filter     F = 0.5 25 * / ^2;     P = F * P * F' Q;     H = xhat / 10;     K = P * H' * ^;     xhat = 0.5 * xhat 25 * xhat / 8 * cos);%预测     xhat = xhat K * ;%更新     P = * P;     % Particle filter     for i = 1 : N 运行结果： Figure39.jpg

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