文章目录
- 程序概况
- 源代码与注释
- 运行结果
- 代码块解析
程序概况
基于MATLAB的EKF（扩展卡尔曼滤波）代码解析。状态转移和观测都是非线性的，也就是说会涉及到雅克比矩阵的求解。我尽量将模型设计复杂一点，便于拿到手以后改成自己想要的形式。
源代码与注释
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运行结果
第一幅图是三维的状态量输出与对比：
第二幅图是三维的误差值时序图对比：
第三幅图是三轴的误差CDF图像对比：
CDF图像：CDF（Cumulative Distribution Function）是指概率分布函数的累积分布函数，用于描述连续随机变量的概率分布。CDF图像是指以随机变量为横坐标，以累积概率为纵坐标的图形，用来展示随机变量的累积概率分布。在图像中，横坐标表示随机变量的取值，纵坐标表示该取值对应的累积概率。
代码块解析
绘图模块：主要使用plot绘制时序图，t是1:100的向量，将其与
X
X
X或
X
e
k
f
X_{ekf}
Xekf连用，代表X轴为1~100，Y轴的值为后面
X
X
X或
X
e
k
f
X_{ekf}
Xekf的值：
绘制CDF图像的代码块：
在figure后面加上hold on，可以固定住窗口上的图像，在绘制新图时，旧图不会被抹去。
误差计算：如下
使用fprintf这个输出的语句，后面引号内的紫色内容直接输出，%d为整型，在输出时%d的位置输出后面的计算内容。
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