MATLAB应用卡尔曼滤波技术是一种高效的算法，用于估计动态系统的状态，特别是在存在噪声和不确定性的情况下。该方法通过结合系统的物理状态和观测数据，以最优方式预测系统状态。卡尔曼滤波是一种递归算法，利用前一步的估计和当前的测量来计算当前步的估计。其主要步骤包括预测、更新和纠正。虽然卡尔曼滤波在导航、控制系统、计算机视觉和经济预测等领域有广泛应用，但它要求系统是线性的且噪声服从高斯分布。对于非线性或非高斯系统，可能需要扩展卡尔曼滤波或其他方法。总体而言，卡尔曼滤波是一种强大的工具，可有效应对系统状态估计中的挑战。