卡尔曼滤波平滑算法的Matlab代码：一个简洁的离散卡尔曼滤波器。

简介：
我为我关于卡尔曼滤波的深入研究，精心制作了一份详细的教程。此外，我还收集了大量与卡尔曼滤波算法相关的优质文献资源，供您参考。值得注意的是，我的大部分代码都深受atushi先生的启发。算法概述首先，我们需要对卡尔曼滤波器的本质以及其核心方程进行透彻的理解。我的灵感来源于“卡尔曼滤波 - 使用MATLAB的理论与实践”，我们运用恒速模型来预测状态矩阵。在示例中，我们展示了一个人类进入感应区域时的雷达跟踪场景，并将其与一个运动捕捉系统进行对比，该系统能够提供真值和较小的测量误差。通过距离过滤的结果，您可以观察到数据呈现出比离散数据更为平滑的状态。您可以在提供的代码脚本数据中找到特定数字的Q和R参数值。距离过滤误差的评估显示，错误与原始数据相比几乎没有差异。速度过滤的结果表明，该滤波器的主要目标是在仅有距离观测的情况下准确地估计速度。因此，为了实现这一目标，我们将观测矩阵H设置为[10]。通过比较速度滤波误差与原始数据相比，我们可以清楚地看到误差方差得到了显著的减小。算法解释状态矩阵模型(SSM)首先考虑一个汽车移动的场景，我们可以利用GPS技术来追踪汽车的位置。在这个例子中，我们已知的是汽车的位置信息。在整个示例过程中，我们将演示如何使用离散卡尔曼滤波器来估计汽车的速度。