Python中的扩展卡尔曼滤波代码

简介：
本项目提供了一个用Python实现的扩展卡尔曼滤波算法示例代码，适用于状态估计与预测问题。通过详细的注释和实例应用，帮助学习者理解和掌握这一关键技术。 某物体在XY平面内进行运动，并且采样周期为1秒。该运动系统的状态方程如式 (2-1) 所示，其中 是系统的状态向量，各状态变量分别表示X方向的位置、X方向的速度、Y方向的位置和Y方向的速度； 代表零均值高斯白噪声。使用方位角传感器测量此运动系统的方位角作为输出信号，其输出方程如式（2-2）所示：其中 是另一个零均值的高斯白噪声。 假设系统初始状态为, ，并且 =0.02。请利用扩展卡尔曼滤波理论求解最优估计问题，并完成以下任务： 1. 编写一个Matlab或Python仿真程序。 2. 绘制各状态变量的真实值和估算值随时间变化的曲线图。 3. 分别绘制误差（即真值与估测值之间的差异）的变化趋势，计算并报告这些误差的均值和方差。 4. 对滤波效果进行分析。