血糖浓度预测Kalman

clear;
close all
clc;
N=1458; 
TrueVal=（ones（1N））‘;   
Val=（ones（1N））‘;     
fid = fopen（‘yout.txt‘‘r‘） ; %fopen打开文献
 TrueVal = fscanf（fid‘%f‘）; %fscand格式化输入空格或者换行时，结束   
 TrueVal=TrueVal‘;
fclose（fid）;  %把缓冲区内最后剩余的数据输出到磁盘文件中，并释放文件指针和有关的缓冲区。    
ProcNConvQ = 0.01;%过程噪声
Wq=sqrt（ProcNConvQ）*randn（1N）; %返回一个1*n的矩阵   
MeasNConvR =0.3; %测量噪声       
Wr = sqrt（MeasNConvR）*randn（1N）;     
MeasureValue_Array = TrueVal+Wr; %
ErrCov_i_prev = 1;
XState_i_prev = 4;
for i=1:N
 MeasureValue_i = MeasureValue_Array（i）;
 XAhead_i =  XState_i_prev;            % X（k|k-1）=X（k-1|k-1）公式3.3.46
 ErrCovAhead_i =  ErrCov_i_prev  + ProcNConvQ;        % P（k|k-1）=P（k-1|k-1） + ProcNConvQ  1e-5 公式3.3.49
 KalGain_i = ErrCovAhead_i  / （ErrCovAhead_i + MeasNConvR）;    % Kg（k）= P（k|k-1） / （P（k|k-1） + MeasNConvR）公式3.3.48
 XState_i_current = XAhead_i+KalGain_i * （MeasureValue_i -  XAhead_i）; % X（k|k）= X（k|k-1）+Kg（k） （Z（k）-X（k|k-1））公式3.3.45
 ErrCov_i_current = （1-KalGain_i） * ErrCovAhead_i;      % P（k|k）=（1-Kg（k））P（k|k-1）公式3.3