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这是一个关于非线性扩展卡尔曼滤波器（EKF）的教程。它使用标准的EKF公式来实现非线性状态估计。内部采用复阶雅可比矩阵对非线性动态系统进行线性化。然后将线性化矩阵用于卡尔曼滤波计算。
复杂的阶跃微分似乎改善了EKF的性能，尤其是在精度方面，因此通过EKF进行的优化和神经网络训练优于通过UKF（无迹卡尔曼滤波器，//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE)。其他复杂的阶跃微分工具包括CSD Hessian，可在//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18177&objectType=FILE.
引用为
曹毅（2021）。学习扩展卡尔曼滤波器(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/18189-learning-the-extended-kalman-filter)，MATLAB中心文件交换.
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