基于变分贝叶斯卡尔曼滤波器的信号去噪实现（附带Matlab代码）

信号去噪是数字信号处理中的重要任务之一。在实际应用中，我们经常会遇到噪声干扰的信号，这些噪声会降低信号的质量和可靠性。为了解决这个问题，一种常用的方法是应用卡尔曼滤波器。在本文中，我们将介绍基于变分贝叶斯卡尔曼滤波器的信号去噪方法，并提供相应的Matlab代码实现。

首先，我们需要了解一些基本概念。卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，用于对动态系统进行状态估计。它基于系统的动态模型和观测方程，通过递归地更新状态估计和协方差矩阵来实现滤波。变分贝叶斯方法则是一种基于贝叶斯推断的参数估计方法，它通过最大化后验分布来估计参数。

下面是基于变分贝叶斯卡尔曼滤波器的信号去噪的Matlab代码示例：

% 信号去噪的变分贝叶斯卡尔曼滤波器实现

% 生成含噪声的信号
t = 0:0.1:10; % 时间向量
x =