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import numpy  as np
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库
plt.rcParams[‘font.sans-serif‘]=[‘Simhei‘]     #解决中文显示问题，目前只知道黑体可行
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=False       #解决负数坐标显示问题

def vari（listavg）:
    “““利用list 和均值计算方差“““
    var1=0
    for i in list:
        var1+=（i-avg）**2
    var2=（math.sqrt（var1/（len（list）-1）））
    return var2




###第二问运动系统
#参数初始化
L=5000   #时间步
O=mat（[[1100][0100][0011][0001]]）
TL=mat（[[0.50][10][00.5][01]]）
Q=mat（[[0.010][00.01]]）
R=0.02
#分配空间
I=mat（[[1000][0100][0010][0001]]）
X=[mat（zeros（（41）） ）]*（L+1）    #真值
X[0]=mat（[01.001.5]）.T
XGUR=[mat（zeros（（41）） ）]*（L+1）  #估计值
XGUR[0]=X[0]
XGUL=[mat（zeros（（41）） ）]*（L+1） #中间估计值
Z=[mat（zeros（（11）） ）]*（L+1）    #观测值
PR=[mat（zeros（（44）） ）]*（L+1）   #协方差矩阵
PR[0]=I
PL=[mat（zeros（（44）） ）]*（L+1）
K=[mat（zeros（（41）） ）]*（L+1）    #增益矩阵
H=[mat（zeros（（14）） ）]*（L+1）
w=[mat（zeros（（21）） ）]*（L+1）
v=np.random .normal（00.02L+1 ）
#定义函数，导函数
def h（xx）:
    hh=arctan（xx[2]/xx[0]）
    return hh

def hx（XX）:
    x1=XX[0]*mat（[0010]）
    x2=（-XX[2]）*mat（[1000]）
    x3=1+（XX[2]/XX[0]）**2
    x4=XX[0]**2
    x=（1/（x3*x4））*np.add（x1x2）
    return x
for k in range（1L+1）:      #循环
    w[k - 1][0] = np.random.normal（0 0.01）
    w[k - 1][1] = np.random.normal（0 0.01）
    X[k]=np.add（O*X[k-1]TL*w[k-1]）   #状态方程
    PL[k]=np.add（O*PR[k-1]*O.T TL*Q*TL.T ）
    XGUL[k]=O*XGUR[k-1]
    H[k]=hx（XGUL[k]）
    Z[k]=H[k]*X[k]+（h（XGUL[k]）-H[k]*XGUL[k]）+v[k]
    K[k]=PL[k]*H[k].T/（H[k]*PL[k]*H[k].T+R）
    XGUR[k]=XGUL[k]+K[k]*（Z[k]-h（XGUL[k]））
    PR[k]=np.add（I-1*K[k]*H[k]）*PL[k]

fig1=plt.figure（figsize= （88））
ax1=fig1.add_subplot （221）
ax2=fig1.add_subplot （222）
ax3=fig1.add_subplot （223）
ax4=fig1.add_subplot （224）
x=[]
vx=[]
y=[]
vy=[]

xg=[]
vxg=[]
yg=[]
vyg=[]

fig2=plt.figure（figs