卡尔曼滤波器matlab程序

卡尔曼滤波器 matlab程序 ，起到了平滑滤波的作用

clear
clc;
N=300;
CON = 25;%房间温度，假定温度是恒定的
%%%%%%%%%%%%%%%kalman filter%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x = zeros（1N）;
y = 2^0.5 * randn（1N） + CON;%加过程噪声的状态输出

x（1） = 1;
p = 10;

Q = cov（randn（1N））;%过程噪声协方差
R = cov（randn（1N））;%观测噪声协方差
for k = 2 : N
    x（k） = x（k - 1）;%预估计k时刻状态变量的值
    p = p + Q;%对应于预估值的协方差
    kg = p / （p + R）;%kalman gain
    x（k） = x（k） + kg * （y（k） - x（k））;
    p = （1 - kg） * p;
end


%%%%%%%%%%%Smoothness Filter%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Filter_Wid = 10;
smooth_res = zeros（1N）;
for i = Filter_Wid + 1 : N
    tempsum = 0;
    for j = i - Filter_Wid : i - 1
        tempsum = tempsum + y（j）;
    end
    smooth_res（i） = tempsum / Filter_Wid;
end
% figure（1）;
% hist（y）;
t=1:N;
figure（1）;
expValue = zeros（1N）;
for i = 1: N
   expValue（i） = CON;
end
plot（texpValue‘r‘tx‘g‘ty‘b‘tsmooth_res‘k‘）;
legend（‘expected‘‘estimate‘‘measure‘‘smooth result‘）;
axis（[0 N 20 30]）
xlabel（‘Sample time‘）;
ylabel（‘Room Temperature‘）;
title（‘Smooth filter VS kalman filter‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1098  2010-03-17 21:30  Kalman.m

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