%Kalman濾波
clear
N=800;
w（1）=0;
%系統(tǒng)預(yù)測(cè)的隨機(jī)白噪聲
w=randn（1N）?
x（1）=0;
a=1;
for?k=2:N;
%系統(tǒng)的預(yù)測(cè)值
x（k）=a*x（k-1）+w（k-1）;?
end
%測(cè)量值的隨機(jī)白噪聲
V=randn（1N）;?
q1=std（V）;
Rvv=q1.^2;
q2=std（x）;
Rxx=q2.^2;
q3=std（w）;
Rww=q3.^2;
c=0.2;
%測(cè)量值
Y=c*x+V;?
p（1）=0;
s（1）=0;
for?t=2:N;
%前一時(shí)刻X的協(xié)方差系數(shù)
p1（t）=a.^2*p（t-1）+Rww;?
%Kalman增益
b（t）=c*p1（t）/（c.^2*p1（t）+Rvv）;?
%經(jīng)過(guò)濾波后的信號(hào)
s（t）=a*s（t-1）+b（t）*（Y（t）-a*c*s（t-1））;?
%t狀態(tài)下x（t|t）的協(xié)方差系數(shù)
p（t）=p1（t）-c*b（t）*p1（t）;?
end
subplot（131）
plot（x）
title（‘系統(tǒng)的預(yù)測(cè)值‘）
subplot（132）
plot（Y）
title（‘測(cè)量值‘）
subplot（133）
plot（s）
title（‘濾波后的信號(hào)‘）

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱(chēng)
-----------?---------??----------?-----??----

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............此處省略40個(gè)文件信息