高斯白噪声就是一组高斯分布的随机数，如下面是产生均值为noise_mu，方差为 noise_var的噪声。
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noise_mu = 0;
noise_var =1;
noise = randn(size(signal)) .* sqrt(noise_var) + noise_mu;
[KEST，L，P =卡尔曼（SYS，青年，护士，NN）
卡尔曼滤波器的信号模型
X（K）= A * X（k-1）+ W（K） / Y（K）= C * X（K）+ V（K）
W和V上的两个W和V
E {WW“ } = QN，这是系统噪声的协方差矩阵;
E {VV'} = RN，测量噪声的协方差矩阵;
E {WV'} = NN，这一下应该从字面上相互系统的噪声和观测噪声的协方差矩阵;
白噪声均值为0，所以上述的几个值？的自相关和互相关函数;
系统给定的系统模型;
有程序和头文件
（还有3处更正）
自己添加主程序和参数，调用 mrandom 即可。
自己产生[x,y] 2维随机数，用分布函数为权，取用点的个数就可以了。如考虑中心对称，用极座标[r,sita] 也许更方便。
2维椒盐噪声，即产生[x,y,1] 和 [x,y,0], 1 是白点，0是黑点。
计算机的伪随机数，就是白噪声，均匀分布。
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