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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🌈3 Matlab代码实现
🎉4 参考文献
部分代码：
%计算后验均值估计、最大后验估计及估计方差
Xmean_pf=mean(Xpf);%后验均值估计，及上面的第四步，也即粒子滤波估计的最终状态
bins=20;
Xmap_pf=zeros(T,1);
for k=1:T
[p,pos]=hist(Xpf(:,k,1),bins);
map=find(p==max(p));
Xmap_pf(k,1)=pos(map(1));%最大后验估计
end
for k=1:T
Xstd_pf(1,k)=std(Xpf(:,k)-X(k,1));%后验误差标准差估计
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%画图
figure();clf;%过程噪声和测量噪声图
subplot(221);
plot(v,'c--');%测量噪声
xlabel('时间');ylabel('测量噪声');
subplot(222);
plot(w,'r->');%过程噪声
xlabel('时间');ylabel('过程噪声');
subplot(223);
plot(X,'g-h');%真实状态
xlabel('时间');ylabel('状态X');
subplot(224);
plot(Z);%观测值
xlabel('时间');ylabel('观测Z');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure();
k=1:dt:T;
plot(k,X,'m->',k,Xmean_pf,'r-*',k,Xmap_pf,'c--');%注：Xmean_pf就是粒子滤波结果
legend('系统真实状态值','后验均值估计','最大后验概率估计');
xlabel('时间');ylabel('状态估计');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure();
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]黄国兴,杨泽铭,卢为党,彭宏,王静文.利用粒子滤波方法求解数据包络分析问题[J].计算机科学,2022,49(S1):159-164.
[2]孟祥元.一种改进粒子滤波目标跟踪算法研究[J].宿州学院学报,2022,37(09):12-15.
