matlab 粒子滤波重采样
    粒子滤波（Particle Filter）是一种非线性滤波方法，用于估计一些隐含的状态变量。重采样（Resampling）是粒子滤波中的一个步骤，用于更新粒子权重，并确保粒子数保持不变。
    在MATLAB中，可以使用以下步骤来实现粒子滤波的重采样：
    1. 定义初始粒子集合，包括粒子的状态向量和权重。可以使用normal分布或均匀分布生成初始粒子。
    2. 根据系统模型，对每个粒子进行状态更新。可以使用动态模型描述状态的变化。
    3. 通过与观测值比较，计算每个粒子的权重。可以使用测量模型来计算粒子的权重。
    4. 对粒子权重进行归一化，以便于下一步的重采样。可以使用normalize函数来实现归一化。
    5. 根据粒子的权重，进行重采样。可以使用resample函数来进行重采样。
    下面是一个简单的示例代码，演示了如何在MATLAB中实现粒子滤波的重采样：
    ```matlab
% 设置初始粒子数和重采样阈值
N = 100;
resamplingThreshold = N/2;
    % 生成初始粒子
particles = randn(N, 1); % 从标准正态分布中生成初始粒子
weights = ones(N, 1)/N; % 初始化粒子权重
    for t = 1:T
    % 根据系统模型更新粒子
    particles = motionModel(particles); % 假设motionModel是一个状态更新函数
   
    % 根据观测值计算粒子权重
    weights = measurementModel(particles, observation(t)); % 假设measurementModel是一个计算粒子权重的函数
   
    % 归一化粒子权重
    weights = normalize(weights); % 使用normalize函数归一化粒子权重
正则化粒子滤波   
    % 判断是否需要重采样
    if 1/sum(weights.^2) < resamplingThreshold
        particles = resample(particles, weights); % 使用resample函数进行重采样
        weights = ones(N, 1)/N; % 重采样后，将粒子权重初始化为均匀分布
    end
end
```
    需要根据具体的系统模型和测量模型来编写对应的函数。在实际应用中，可能需要根据具体问题进行一些调整和优化。

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