扩展卡尔曼滤波（上位机离线分析）
Extended Kalman Filter — Desktop Offline Analysis
对非线性模型在当前估计点做一阶线性化后应用卡尔曼滤波。
01
定义
对非线性模型在当前估计点做一阶线性化后应用卡尔曼滤波。
02
公式与计算
Fₖ = ∂f/∂x |x̂ₖ₋₁；Hₖ = ∂h/∂x |x̂ₖ⁻
其余同标准 KF，用 Fₖ、Hₖ 代替
03
适用时机
姿态估计（AHRS）、GNSS/IMU 组合导航、非线性水文模型同化。 上位机离线分析时以结果精度优先，可交互调参、可视化中间量，并保存原始数据与处理记录。
04
关键参数
非线性函数 f、h、雅可比矩阵、Q、R；离线版本建议提供参数扫描与敏感性分析，输出可追溯的处理报告。
05
注意事项
失效与边界强非线性下 EKF 会发散，应改用 UKF 或粒子滤波。 上位机实现适合标定建模、事后归因与报告生成，须与现场实时链路保持参数一致。
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