卡尔曼滤波器的各种实现，挺适合前端、嵌入式或者算法方向的朋友拿来练手的。压缩包里有完整的 预测、更新 和 平滑 相关代码，都是用 MATLAB 写的，逻辑清晰，变量也比较规范，改起来不难。

卡尔曼滤波器的核心流程就是两件事：先预测，再更新。预测靠的是你定义的系统模型，更新靠的是测量数据。预测代码的作用就是单步估计系统状态，比如你想看看传感器在不加更新时会跑偏多少，用它就方便。

平滑那块也蛮有意思，适合你历史数据的时候用。比如 GPS 轨迹回放、金融时序，甚至训练集打标签时也能用上它来去除抖动。代码结构上，像Kalman_fiter_预测_平滑这样的命名方式，有一定模块化，想单独跑预测或平滑也行。

MATLAB 这边的实现也比较直观，用的主要是矩阵运算。比如你得设置状态转移矩阵、测量矩阵，还有噪声协方差啥的。建议你动手改一改初始参数，观察下滤波结果的变化，体会蛮直观的。

如果你之前没接触过卡尔曼，建议先从标准滤波入手，再慢慢看看像 无迹卡尔曼滤波 或 GPS 平滑 这些扩展应用，比较容易建立直觉。

哦对了，这包里的代码也适合你在别的语言里改写，比如 Python 的 NumPy 或者 C++ 里的 Eigen 库都挺适合照着抄，逻辑基本一样。如果你做无人机、自动驾驶、传感器融合这些方向，用起来还挺香的。