卡尔曼滤波 该示例应用程序使用Kalman滤波器基于速度测量来预测位置。 卡尔曼滤波算法 方程针对该应用进行了简化。 向量和矩阵： F：状态转换模型H：测量模型Q：过程噪声的协方差R：测量噪声的协方差x0：初始状态P0：初始误差协方差 方程式： 卡尔曼滤波器的计算： 例子 火车以80 km / h的恒定速度行驶。 每100毫秒测量一次速度。 过滤速度，并使用卡尔曼滤波器预测当前位置。 向量和矩阵： 位置的先验预测： 带有噪音的速度测量： 绘制速度和预测位置： 绘制卡尔曼增益和误差系数： 重要档案 train_position_prediction.py ：计算火车位置并绘制结果 speed_measurement.py ：模拟速度测量 kalman_filter.py ：预测位置。 安装及使用 克隆存储库 $ cd $ git clon

飞机高度预测的卡尔曼滤波算法，matlab运行程序。代码基于C编写，滤波预测结果附带图形，将代码复制到matlab即可运行程序。

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