基于MATLAB的离散控制系统-卡尔曼滤波器代码：Kalman_filter实现

简介：
本项目提供了一个基于MATLAB的离散卡尔曼滤波器(Kalman_filter)的完整实现，适用于状态估计和预测问题。演示了如何在MATLAB环境中使用该算法进行数据过滤与系统建模。 卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的动态系统算法，它能根据输入、输出信息以及先前的知识来预测系统的状态。该方法自上世纪六十年代以来被广泛应用于车辆导航等领域（尽管航空航天是典型应用领域之一，在其他行业中也十分常见），能够提供对系统状态的最佳估计。卡尔曼滤波器通过实时递归处理嘈杂的观测数据流，比如传感器测量值，并结合对未来状态的数学预测来最小化误差。 可以将该算法所用到的模型视为函数：输入是参数（或变量），输出则是计算结果。在建立这些模型时可能会遇到困难，尤其是对于非线性系统而言，建模难度更大；然而有时也会相对简单。我们通常无法完全准确地反映真实系统的数学特性，因此需要创建一个尽可能接近现实情况的模型。实际应用中获得的数据往往是嘈杂且不精确的。 由于本教程旨在通过计算机编程代码实现卡尔曼滤波器的应用，故将重点放在离散版本上进行讲解与演示。卡尔曼滤波的核心思想在于利用先前的知识对系统情况进行过滤和优化处理。