5.4.2　Kalman滤波器的设计　　
　　这一节将讨论如何使用控制系统工具箱进行Kalman滤波器的设计和仿真。 考虑下面的离散系统：
　　x［n+1］=Ax［n］+B(u［n］+w［n］)　　 (5.9)
　　 y［n］=Cx［n］　　　　　　　　　　　 (5.10)
　　其中, w［n］是在输入端加入的高斯噪声。 状态矩阵参数分别为
A = ［1.1269-0.49400.1129
　　　1.0000　　 0　　　　　0
　　　　0　　　　　　1.0000　　　　　 0］;
B = ［-0.3832
　　　 0.5919
　　　 0.5191］;
C = ［1　0　0］;
我们的目标是设计Kalman滤波器, 在给定输入u［n］和带噪输出测量值
　 yv［n］=Cx［n］+v［n］的情况下估计系统的输出。 其中, v［n］是高斯白噪声。
　1） 离散Kalman滤波器
　 上述问题的稳态Kalman滤波器方程如下： 
　　 测量值修正计算(Design of 5.4.2 Kalman filter
This section will discuss how to use the control system toolbox to design and simulate Kalman filters. Consider the following discrete systems:
X [n+1] =Ax [n] +B (u [n] +w [n]) (5.9)
Y [n] =Cx [n] (5.10)
Among them, w [n] is the Gauss noise added at the input end. State matrix parameters are respectively
A = [1.1269-0.49400.1129
1
1];
B = [-0.3832
Zero point five nine one nine
0.5191];
C = [100];
Our goal is to design Kalman filters at given input u [n] and noise output measurements.
The output of the system is estimated in the case of YV [n] =Cx [n] +v [n]. Among them, v [n] is Gauss white noise.
1) discrete Kalman filter
The steady-state Kalman filter equations for the above problems are as follows:
Correction calculation of measurement value)