卡尔曼滤波（9轴）IMU数据，在MATLAB环境中进行处理。

简介：
利用MATLAB实现卡尔曼滤波算法，该算法专门针对9轴惯性测量单元（IMU）传感器的数据进行了优化。该IMU传感器包含加速度计、陀螺仪和磁力计等多种感应器。用户可以直观地观察包含传感器数据的图形化界面。 预计很快将推出演示示例，以便更好地理解卡尔曼滤波的应用。 此外，还将提供动画情节和时间线，以更清晰地展示数据变化趋势，并包含硬铁偏置补偿和角速度偏差补偿功能。 主要代码集中在扩展卡尔曼滤波（EKF）方面，sampledata模块则详细阐述了如何有效利用IMU传感器的数据。 具体步骤包括：首先，在最初的5秒钟内保持IMU传感器静止状态以进行陀螺仪补偿；随后，进行旋转操作。 建议用户多次旋转惯性测量单元，这对于磁力计补偿尤其有益。 **以下是数据呈现的示例格式：** k值对应的AccX、AccY、AccZ加速度值、GyroX、GyroY、GyroZ角速度值以及MagX、MagY、MagZ磁场值的时间序列数据： k = 2的AccX AccY AccZ GyroX GyroY GyroZ MagX MagY MagZ。