2.卡尔曼状态方程和量测方程的建立。 其中X表示状态变量，包括诱发信号、单位脉 冲信号、自发信号，长m＋p＋q＋1 A＝ 是系统矩阵， 为输入矩阵 是噪声矩阵 是测量噪声 是输出矩阵

一、状态方程和量测方程 要给出卡尔曼滤波的信号模型，先来讨论状态方程和量测方程。图7-11是维纳滤波的模型，信号 可以认为是由白噪声 激励一个线性系统 的响应，假设响应和激励的时域关系可以用下式表示： (7-52) 上式也就是一阶AR模型。在卡尔曼滤波中信号 被称为是状态变量，用矢量的 形式表示为 ，在k时刻的状态用 表示， 在k－1时刻的状态用 表示。

2、卡尔曼滤波的状态方程和量测方程 假设某系统k时刻的状态变量为xk，状态方程和量测方程（也称为输出方程）表示为 Ak为状态转移矩阵，描述系统状态由时间k-1的状态到时间k的状态之间的转移； Ck为量测矩阵，描述状态经其作用，变成可量测或可观测的； xk为状态向量，是不可观测的；yk为观测向量； wk为过程噪声；vk为量测噪声。

2.卡尔曼状态方程和量测方程的建立。 其中X表示状态变量，包括诱发信号、单位脉 冲信号、自发信号，长m＋p＋q＋1 A＝ 是系统矩阵， 为输入矩阵 是噪声矩阵 是测量噪声 是输出矩阵

不要写EKF代码，只要输入系统方程和量测方程即可滤波