本文介绍如何使用 MATLAB GUI 结合卡尔曼滤波进行定位算法的实现。通过创建 GUI 提供用户交互，结合系统模型和传感器测量值进行状态估计。核心算法在 函数中实现，而 函数生成真实轨迹数据。用户可输入初始参数并观察估计轨迹与真实轨迹的对比。
基于 MATLAB GUI 的卡尔曼滤波定位
卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，广泛应用于定位和导航系统中。在本文中，我们将使用 MATLAB GUI 来实现基于卡尔曼滤波的定位算法，并提供相应的源代码。
卡尔曼滤波定位的基本原理是通过融合传感器测量值和系统模型，对目标的状态进行估计和预测。在本例中，我们将考虑一个简化的二维定位场景，其中目标以匀速直线运动，并且我们使用位置和速度传感器进行测量。
首先，我们需要创建一个 MATLAB GUI 来提供用户界面和交互功能。我们可以使用 MATLAB 的 GUIDE 工具创建 GUI，包括输入框、按钮和绘图区域等控件。以下是一个简单的示例 GUI：
function kalman_filter_gui
% 创建 GUI 窗口
fig = uifigure('Name', 
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