卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）和扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）是处理动态系统状态估计的强大工具，广泛应用于导航、机器人学及信号处理等领域。掌握其实现方法对于技术爱好者来说至关重要！💻

首先，了解KF的基本原理是关键：它通过预测与更新两个步骤，利用数学模型和观测数据对目标状态进行最优估计。而当系统非线性时，则需要引入EKF，通过线性化近似来适应复杂场景。💡

接下来，在MATLAB中实现KF或EKF并不困难。你可以从构建状态空间模型开始，定义状态转移矩阵与观测矩阵，再结合噪声协方差矩阵完成算法编写。代码调试过程中，可视化工具如plot()函数能帮助你直观理解滤波效果哦！📈🔍

无论是初学者还是进阶用户，动手实践都是学习的最佳方式。尝试用这些工具解决实际问题吧！比如跟踪移动物体轨迹或是优化传感器融合结果，你会发现它们的强大之处！🚀

Matlab KalmanFilter 科技爱好者