这个卡尔曼滤波程序哪位大哥可以帮我解释一下

clear

N=200;%取200个数

w(1)=0;

w=randn(1,N);%产生一个1×N的行向量，第一个数为0，w为过程噪声（其和后边的v在卡尔曼理论里均为高斯白噪声）

x(1)=0;%状态x初始值

a=1;%a为状态转移阵，此程序简单起见取1

for k=2:N

x(k)=ax(k-1)+w(k-1); %系统状态方程，k时刻的状态等于k-1时刻状态乘以状态转移阵加噪声（此处忽略了系统的控制量）

end

V=randn(1,N);%测量噪声

q1=std(V);

Rvv=q1^2;

q2=std(x);

Rxx=q2^2; %此方程未用到Rxx

q3=std(w);

Rww=q3^2; %Rvv、Rww分别为过程噪声和测量噪声的协方差(此方程只取一组数方差与协方差相同)

c=02;

Y=cx+V;%量测方差，c为量测矩阵，同a简化取为一个数

p(1)=0;%初始最优化估计协方差

s(1)=0;%s(1)表示为初始最优化估计

for t=2:N

p1(t)=a^2p(t-1)+Rww;%p1为一步估计的协方差，此式从t-1时刻最优化估计s的协方差得到t-1时刻到t时刻一步估计的协方差

b(t)=cp1(t)/(c^2p1(t)+Rvv);%b为卡尔曼增益，其意义表示为状态误差的协方差与量测误差的协方差之比(个人见解)

s(t)=as(t-1)+b(t)(Y(t)-acs(t-1));%Y(t)-acs(t-1)称之为新息，是观测值与一步估计得到的观测值之差，此式由上一时刻状态的最优化估计s(t-1)得到当前时刻的最优化估计s(t)

p(t)=p1(t)-cb(t)p1(t);%此式由一步估计的协方差得到此时刻最优化估计的协方差

end

t=1:N;

plot(t,s,'r',t,Y,'g',t,x,'b');%作图，红色为卡尔曼滤波，绿色为量测，蓝色为状态

%整体来说，此卡尔曼程序就是一个循环迭代的过程，给出初始的状态x和协方差p，得到下一时刻的x和p，循环带入可得到一系列的最优的状态估计值，此方法通常用于目标跟踪和定位。

%本人研究方向与此有关，有兴趣可以交流下。

clc;clear all;

%归一化模拟切比雪夫I型低通滤波器的设计

Wp=2pi1000;Ws=2pi1500;rp=3;rs=30;%设计滤波器的参数    

wp=1;ws=Ws/Wp;                       %频带变换得到归一化滤波器

[N,wc]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs,'s');    %计算滤波器阶数和3dB截止频率  

[z,p,k]=cheb1ap(N,rp);               %计算归一化滤波器的零极点

[b,a]=zp2tf(z,p,k);                  %计算归一化滤波器系统函数的系数

w0=0:005pi:2pi;

[h0,w0]=freqs(b,a,w0);               %求频率响应 

figure(1)

plot(w0,20log10(abs(h0)),'k');

title('归一化模拟且比雪夫I型低通滤波器');

xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅度/dB');grid;

%一般低通切比雪夫低通滤波器的设计

[B,A]=lp2lp(b,a,Wp);                 %将归一化滤波器转换为一般模拟滤波器

w1=0:2pi100:2pi30000;

[h1,w1]=freqs(B,A,w1);

figure(2)

plot(w1/(2pi),20log10(abs(h1)),'k');

title('一般模拟且比雪夫I型低通滤波器');

xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅度/dB');grid;

%冲激响应不变法设计低通巴特沃斯数字滤波器

Fs=10000;                            %采样频率 

Wp1=Wp/Fs;Ws1=Ws/Fs;

rp1=3;rs1=30;                        %设计滤波器的参数  

[N1,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,rp1,rs1,'s')  %计算滤波器阶数

[b1,a1]=cheby1(N1,rp1,Wn,'s');       %样本AF的系数函数的分子分母系数

[bz,az]=impinvar(b1,a1,Fs);          %冲激响应不变法从AF到DF变换

[C1,B1,A1]=dir2par(bz,az)            %直接形式转换为并联型

w2=[Wp1,Ws1];                        %数字临界频率

[H,f]=freqz(bz,az);                  %绘制数字滤波器的幅频特性和相频特性

[db,mag,pha,grd,f]=freqz_m(bz,az);   %扩展函数检验滤波器的其他特性

figure(3)

plot(f/pi,db,'k');

title('冲激响应不变法设计低通切比雪夫I型数字滤波器');

xlabel('角频率w/pi');ylabel('振幅/dB');

axis([0,035,-30,5]);grid;

%用设计好的滤波器对信号进滤波处理

figure(4)

f1=500;f2=4000;                      %输入信号的频率

N=100;                               %数据长度

dt=1/Fs;n=0:N-1;t=ndt;              %采样间隔和时间序列

x=sin(2pif1t)+05cos(2pif2t); %输入信号

subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号');

y=filtfilt(bz,az,x);                 %用滤波器进行滤波处理

y1=filter(bz,az,x);                  %进行滤波处理

subplot(2,1,2),plot(t,y,t,y1,':'),title('输出信号');xlabel('时间/s');

legend('filtfilt','filter')          %加图例

freqz_mm文件

function[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a)

[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');

mag=abs(H);

db=20log10((mag+eps)/max(mag));

pha=angle(H);

grd=grpdelay(pha);

dir2parm文件

function [C,B,A] = dir2par(b,a)

M=length(b);N=length(a);

[r1,p1,C]=residuez(b,a);

p=cplxpair(p1,10000000eps);

I=cplxcomp(p1,p);

r=r1(I);

K=floor(N/2);B=zeros(K,2);A=zeros(K,3);

if K2==N;

    for i=1:2:N-2

        Brow=r(i:1:i+1,:);

        Arow=p(i:1:i+1,:);

        [Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);

        B(fix((i+1)/2),:)=real(Brow);

        A(fix((i+1)/2),:)=real(Arow);

    end

    [Brow,Arow]=residuez(r(N-1),p(N-1),[]);

    B(K,:)=[real(Brow) 0];A(K,:)=[real(Arow) 0];

else

    for i=1:2:N-1

        Brow=r(i:1:i+1,:);

        Arow=p(i:1:i+1,:);

        [Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);

        B(fix((i+1)/2),:)=real(Brow);

        A(fix((i+1)/2),:)=real(Arow);

    end

end

cplxcompm文件

function I=cplxcomp(p1,p2)

I=[];

for j=1:1:length(p2)

    for i=1:1:length(p1)

        if(abs(p1(i)-p2(j))<00001)

            I=[I,i];

        end

    end

end

I=I';

老师给出的程序，大部分，都不用动，

仅仅改动几个地址，即可符合题目要求。

把程序中的：

70H，改为 60H；

71H，改为 61H；

81H，改为 71H；

82H，改为 72H。

即可。

I=imread('lenabmp');

inf=imfinfo('lenabmp')

figure,imshow(I)

X=grayslice(I,64);

imshow(X,pink(64))

load trees

figure,image(10,10,X)

imwrite(X,map,'treesbmp');

imfinfo('treesbmp')

figure,imshow(X,map)

BW=im2bw(X,map,06);

figure,imshow(BW)

I=imread('lenabmp');

inf=imfinfo('lenabmp')

figure,imshow(I)

X=grayslice(I,64);

figure,imshow(X,pink(64))

A=imread('lenabmp');

imshow(A)

B=fftshift(fft2(A));

figure;

imshow(log(abs(B)),[8,10])

clc;

clear all;

I=imread('lenatif');

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% %用中值滤波，多维滤波，使用中心为-4,-8的拉普

% %拉斯滤波器，高斯低通滤波，拉普拉斯滤波器进行滤波处理

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure;%figure1

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像');

J=imnoise(I,'salt & pepper',004);%加椒盐噪声

title('加椒盐噪声');

subplot(2,2,2);

imshow(J);

K=medfilt2(J,[4,4])%进行中值滤波;

subplot(2,2,3);

imshow(K);

title('进行中值滤波');

h=ones(3,3)/9;%多维滤波

w=h;

g=imfilter(I,w,'conv','replicate')

subplot(2,2,4);

imshow(g);

title('多维滤波');

%使用中心为-4,-8的拉普拉斯滤波器,

w4=[1 1 1;

1 -4 1;

1 1 1];

w8=[1 1 1;

1 -8 1;

1 1 1];

f=im2double(I);

g4=f-imfilter(f,w4,'replicate');

g8=f-imfilter(f,w8,'replicate');

imshow(f);

figure;%figure2

subplot(1,2,1);

imshow(g4);

title('中心为-4的拉普拉斯滤波');

subplot(1,2,2);

imshow(g8);

title('中心为-8的拉普拉斯滤波');

h3=fspecial('gaussian',[3,3],05);%高斯低通滤波

figure;%figure3

B4=filter2(h3,I);

subplot(1,2,1);

imshow(B4,[ ]);

title('高斯低通滤波');

h4=fspecial('laplacian',0);%使用拉普拉斯滤波器

B5=filter2(h4,I);

subplot(1,2,2);

imshow(B5,[ ]);

title('拉普拉斯滤波器');

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% %从空域的角度进行亮度变换

% %把灰度等级是10-100的变化到10-255

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure;%figure4

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像');

J2=imadjust(I,[],[],05);% 增强低灰度级

subplot(2,2,2);

imshow(J2);

title('增强低灰度级');

J3=imadjust(I,[ ],[ ],2);%增强高灰度级

subplot(2,2,3);

imshow(J3);

title('增强高灰度级');

a1=100/255;%把灰度等级是10-100的变化到10-255

a2=255/255;

a3=10/255;

J2=imadjust(I,[a3,a1],[a3,a2],[]);

subplot(2,2,4);

imshow(J2);

title('把灰度等级是10-100的变化到10-255');

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% %从频域的角度进行亮度变换

% %fft2

% %由于能量主要集中在低频部分

% %所以对低频进行处理可以得到理想的效果

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

I=imread('lenatif');

up=05;%设置处理频率上限

down=009%%设置处理频率下限

figure;%figure5

subplot(421);

imshow(I);

title('原始图像');

f=double(I);

subplot(4,2,3);

imshow(log(abs(f)),[]);

title('unit8转化为double');

g=fft2(f);

g=fftshift(g);

subplot(4,2,5);

imshow(log(abs(g)),[]);

title('FFT2变化后的图像');

[M,N]=size(g);% 转换数据矩阵

y1=max(max(abs(g)));%求出最大频率

y2=min(min(abs(g)));%%求出最小频率

y3=(y1-y2)up+y2;%设置滤波上限

y4=(y1-y2)down+y2;%%设置滤波下限

for i=1:M

for j=1:N

if (abs(g(i,j))<y4)

g(i,j)=g(i,j)^11;%对低频部分进行灰度增强

end

end

end

result=ifftshift(g);

J2=ifft2(result);

J3=uint8(abs(J2));

subplot(427);

imshow(J3,[ ]);

title('频域处理后的图像');

subplot(422)

imhist(I,64);

subplot(424)

imhist(f,64);

subplot(426)

imhist(g,64);

subplot(428)

imhist(J3,64);

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