扩展的卡尔曼滤波器不仅可以通过噪声测量值估算非线性动态系统的状态，而且还可以用于估计非线性系统的参数。参数估计的直接应用是训练人工神经网络。此功能和一个嵌入式示例显示了如何完成此操作的方法。
引用为
Yi Cao（2022）。使用扩展的卡尔曼过滤器的神经网络培训（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/18289-Neural-network-training-training-using-the-the-wended-kalman-filter），MATLAB中央文件交换。检索。
MATLAB释放兼容性
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与任何版本兼容
