请教一个关于卡尔曼滤波的问题
小弟最近学习卡尔曼滤波，手头上正好有角度摆（陀螺仪和加速度计）。下面是我的建模方程：
= + ugyro(t) + w(t)
z(t) = + v(t)
x1 = 角度
x2 = 陀螺仪的漂移
下面是我写的MATLAB代码，大家不要喷我。
%两个状态变量：1、为角度；2、为陀螺仪的误差。
n=300;
x1=4;
for i=1:n
real_value(i)=x1;
end
R=100; %测量方差
w=sqrt(R)*randn(1,n);%观测噪声
yuce=zeros(2,n);
A=;
B=;
C=;
y=w+x1;%测量方程
X=;%初始状态
P0=;
Q=;
P1=zeros(2,2);
%---------------------------
for i=1:n;
tempx=X; %迭代
%-----------------------
xdot=A*tempx+B; %预测
P1=A*P0*A'+Q; %预测
%----------------------
K=P1*C'*inv(C*P1*C'+R);%用于修正
%------------------------
x=xdot+K*(y(i)-C*xdot);%修正
P0=P1-K*C*P1;
%----------迭代-----------
X=x; %迭代，最优估计值作为下一次的迭代值
yuce(1,i)=x(1);
end
figure
plot(y,'b'); %加入噪声后的角度值
hold on
plot(real_value,'k'); %真实角度值
hold on
plot(yuce(1,:),'r');%滤波后的角度值
title('角度大小');
现在比较困惑我的是其中的Q（过程噪声）和R（测量噪声）的选取问题。网上也没有找到关于这方面的信息。
我自己关于R（测量噪声）的想法是：用加速度计测量出一组数据，直接拉到MATLAB求取方差，但是不知道这个对不对。
还有关于Q的选取就更加没有头绪了，有的人说用经验选取，是不是给一个很小的Q值，然后看滤波效果，然后不断调整呢？这个也太麻烦了，也有说用自适应的。 都没人，自己顶
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