dsp.kalmanfilter.
（待删除）使用卡尔曼滤波器估计系统测量值和状态
dsp.kalmanfilter.将在将来的释放中删除。使用传感器融合和跟踪工具箱™中的卡尔曼过滤功能。
描述
这dsp.kalmanfilter.系统对象™是用于递归地获得线性最佳滤波的解决方案的估计器。在没有精确知识的潜在动态系统的情况下进行了此估计。卡尔曼滤波器实现了具有状态的以下线性离散时间过程，X，在K.th时间步骤：
（状态方程）。这个测量，Z.，列示如下：
（测量方程）。
卡尔曼滤波器算法递归地计算以下两个步骤：
预测：过程参数x（状态）和P（状态误差协方差）使用前一状态进行估计。
校正：使用当前测量校正状态和错误协方差。
要过滤输入的每个通道：
创建
dsp.kalmanfilter.对象并设置其属性。使用参数调用对象，就像调用函数一样。
要了解有关系统对象如何工作的更多信息，请参阅什么是系统对象？
创造
句法
描述
卡尔曼=dsp.kalman滤波器卡尔曼，参数的默认值。
卡尔曼=dsp.kalman滤波器(STMatrix那mmatrix.那pncovariance.那MNCovariance那Cimatrix.）卡尔曼．这stateveransitionmatrix.属性设置为STMatrix， 这测量矩阵属性设置为mmatrix.， 这过程噪声方差属性设置为pncovariance.， 这测量生态方差属性设置为MNCovariance，以及控制输入矩阵属性设置为Cimatrix.．
卡尔曼=dsp.kalman滤波器(名称，价值）卡尔曼，每个属性都设置为指定值。用单引号括起每个属性名称。未指定的属性具有默认值。
性质
用法
描述
输入参数
输出参数
对象功能
要使用对象函数，请将System对象指定为第一个输入参数。例如，要发布命名的系统对象的系统资源obj.，使用下面的语法:
释放（obj）
例子
算法
此对象实现上描述的算法、输入和输出卡尔曼滤波器块引用页面。对象属性对应于块参数。
兼容性考虑
参考文献
[1] Greg Welch和Gary Bishop，卡尔曼滤波器简介，技术报告TR95 041。北卡罗来纳大学教堂山分校:北卡罗来纳州教堂山分校。, 1995年。
扩展能力
您还可以从以下列表中选择一个网站：
