扩展EKF与UKF无迹卡尔曼滤波实现代码
欢迎使用本代码库，这里提供了扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)的实践代码。这两个滤波算法在现代信号处理、导航系统、机器学习等领域有着广泛的应用，尤其是在处理非线性系统状态估计问题上表现出色。
概述
本资源包含两个核心部分：一个针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)的实现，以及另一个针对无迹卡尔曼滤波器(UKF)的实现。通过将它们编写成独立的函数，用户可以便捷地比较两种方法在相同场景下的性能差异，理解其内在工作原理及适用情况的异同。
特点
- 易用性：代码设计简洁明了，便于快速集成到你的项目中。
- 对比学习：内含一个共享的示例，帮助你直观地理解两种滤波技术之间的区别。
- 实用性：提供的实例展示了基本的滤波过程，适用于教学或初步实验。
使用指南
- 下载资源：首先下载本压缩包，并解压到本地。
- 环境准备：确保你的开发环境支持Python，推荐使用Anaconda或类似环境来管理依赖。
- 查看代码：打开相应的
.py文件，找到ekf_function()和ukf_function()，它们分别实现了EKF和UKF的核心逻辑。 - 运行示例：按照代码中的说明，调用这两个函数并传入适当的参数，观察输出结果。
- 调整与实验：根据需要调整输入数据和滤波参数，探索不同设置下的滤波效果。
注意事项
- 在实际应用中，可能需要根据具体的问题调整滤波器的参数，以达到最佳性能。
- 确保理解每一步的数学原理，以便正确解释滤波结果。
结语
本代码库适合于对卡尔曼滤波感兴趣的初学者以及希望在实际项目中应用这些高级滤波技术的开发者。通过对比学习这两种强大的无损滤波方法，你将能够更深入地理解非线性系统的状态估计技术。开始你的滤波之旅吧！
以上就是该资源的基本介绍，祝你在探索无损滤波的世界中取得丰富收获。如果有任何疑问，欢迎进一步研究代码详情。