n维的线性卡尔曼滤波代码，MATLAB，从1维~100维可自动调节

一个适用于任意维度的线性卡尔曼滤波 MATLAB 代码示例。该代码支持从 1 维到 100 维的自动调节

代码优势

使用 n 维线性卡尔曼滤波的好处包括：

1. 灵活性

• 维度可调：代码支持从 1 维到 100 维的自动调节，适用于不同复杂度的状态估计任务。

2. 多变量状态估计

• 处理多变量数据：能够同时估计多个变量的状态，适用于需要同时考虑多个因素的应用场景，如机器人定位、金融市场分析等。

3. 噪声鲁棒性

• 过滤噪声影响：卡尔曼滤波通过对观测值的加权平均，能够有效降低噪声对状态估计的影响，提高估计的精度。

4. 实时更新

• 递归计算：卡尔曼滤波是一种递归算法，能够在接收到新的观测数据时快速更新状态估计，适合实时应用。

5. 统计性质

• 最优性：在高斯噪声条件下，卡尔曼滤波提供了最优线性估计，使得状态估计的均方误差最小化。

6.