信号去噪，基于Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器实现海浪磁场噪声抑制及海浪磁场噪声的产生附Matlab代码
信号处理中的一个关键问题就是信号去噪。在实际应用中，很多信号可能会受到环境噪声的干扰，这些噪声会影响到信号的质量和准确性。因此，如何有效地去除环境噪声，提高信号的质量就成为了一个重要的问题。
本文介绍了一种基于Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器的方法，用于实现海浪磁场噪声的抑制。同时，本文还提供了相应的Matlab代码，方便读者进行实验验证。
Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器
Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器是一种针对非线性系统的估计方法。其基本思想是，利用Kalman滤波器建立一种自适应控制系统，在保证数学模型不变的前提下，通过动态调整卡尔曼滤波器的参数，实现对系统状态的估计和控制。
其中，Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器的关键在于根据系统的非线性性质，通过对观测数据进行加权平均，得到一个新的估计值。这个估计值可以更好地反映系统的真实状态，有助于提高估计精度。
海浪磁场噪声抑制
在海洋石油勘探等相关领域中，海浪磁场会产生噪声，影响到信号的质量和准确性。因此，如何去除海浪磁场噪声就成为了一个重要的问题。
本文采用了Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器来实现海浪磁场噪声的抑制。具体而言，我们利用磁场传感器得到的原始数据作为观测值，建立一个状态空间模型，然后通过Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器对数据进行处理，从而获得抑制后的磁场信号。
Matlab代码及其功能说明
以下是本文提供的Matlab代码，包括初始化部分、Sage-Husa自适应卡尔曼滤波
信号去噪 基于Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器实现海浪磁场噪声抑制及海浪磁场噪声的产生附Matlab代码
