deletions | additions       diff --git a/section_MatLab_addcontentsline_toc_section__.tex b/section_MatLab_addcontentsline_toc_section__.tex  index 3edda64..5435ea0 100644  --- a/section_MatLab_addcontentsline_toc_section__.tex  +++ b/section_MatLab_addcontentsline_toc_section__.tex 
...
Код:  \begin{verbatim}  clear all;  % Задано движение формулой:  % x(t) = 5 + 2t + 0.1*t^2  % Т.е. ускорение равно 0.2, начальная скорость равно 2 a=0.2, V(0)=2  % x(t+1) = x(t) + a*t + 2.1  N=100; % Количество измерений Number of measurements  a=0.2; % Ускорение Acceleration  sigmaPsi=1;   sigmaEta=50;  k=1:N;  x=k;  x(1)=5; % coordinates Coordinates  of the origin z(1)=x(1)+normrnd(0,sigmaEta);  for t=1:(N-1)  x(t+1)=x(t)+a*t+2.1+normrnd(0,sigmaPsi);   z(t+1)=x(t+1)+normrnd(0,sigmaEta);  end;  %Применяем фильтр Калмана  xOpt(1)=z(1);  % База итерации Apply the Kalman filter  xOpt(1)=z(1);  eOpt(1)=sigmaEta;% Т.к. eOpt(e0^2) = eOpt(Eta0^2) = sigmaEta - база итерации  for t=1:(N-1)  eOpt(t+1)=sqrt((sigmaEta^2)*(eOpt(t)^2+sigmaPsi^2)/(sigmaEta^2+eOpt(t)^2+sigmaPsi^2));  K(t+1)=(eOpt(t+1))^2/sigmaEta^2; 
...
plot(k,xOpt,'LineWidth',2);  plot(k,z);  plot(k,x,'--','LineWidth',2);  ylabel('Координата (м)');  xlabel('Время (сек)');  legend('Фильтрация сенсора по Калману', ylabel('Coordinates (m)');  xlabel('Time (sec)');  legend('Filtering Sensor for Kalman',  'Sensor readings', 'True coordinate'); \end{verbatim}  Запустим программу и получим график на котором будут располагаться 3 линии: линия истинного положения бронепоезда, линия показания сенсора и линия полученная после использования фильтра Калмана.\\  Результат выполнения программы: