基于Matlab实现无迹卡尔曼滤波SR-UKF的数字信号去噪

基于Matlab实现无迹卡尔曼滤波SR-UKF的数字信号去噪

无迹卡尔曼滤波（Square Root Unscented Kalman Filter，SR-UKF）是一种常用的非线性系统状态估计算法，可以有效地处理非高斯噪声的情况。在本文中，我们将使用Matlab来实现SR-UKF算法，并将其应用于数字信号的去噪任务。

SR-UKF算法的核心思想是通过一组选定的sigma点对系统状态进行采样，然后利用这些样本点来逼近系统状态的均值和方差。接下来，我们将详细介绍SR-UKF算法的实现步骤，并给出相应的源代码。

首先，我们需要定义系统模型和测量模型。假设我们的系统模型可以表示为一个非线性函数f(x)，其中x是系统的状态向量。测量模型可以表示为一个非线性函数h(x)，用于将系统状态映射到观测值。

% 定义系统模型和测量模型
f = @(x) x.^2;      % 系统模型
h