Python实现扩展卡尔曼滤波（EKF）
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下面是一篇详细介绍扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）的博客，涵盖其基本原理、Python实现以及多个应用案例。文章分为五个部分，每个部分包括相关的代码实现和设计模式的选择。
第一部分：扩展卡尔曼滤波的基本原理
扩展卡尔曼滤波（EKF）是卡尔曼滤波（KF）的一种扩展，用于处理非线性系统。卡尔曼滤波是基于线性系统的最优估计方法，但现实世界中的许多系统都具有非线性特性。EKF通过线性化非线性模型来应用卡尔曼滤波，从而获得非线性系统的最优估计。
1.1 卡尔曼滤波的回顾
卡尔曼滤波的目标是通过最小化状态估计的误差协方差矩阵，估计线性动态系统的状态。假设系统模型为：
x k = A
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