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使用卡尔曼滤波实现的小球落体追踪动态图，能够直观展示滤波器在动态系统中的状态估计过程。该方法通过对落体运动的连续观测，演示了卡尔曼滤波如何融合测量数据与预测模型，提升状态估计的准确性。

动态图效果使读者更清晰理解滤波器的时间更新和测量更新步骤，为后续学习扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）打下坚实基础。EKF 和 UKF 非线性系统，扩展了卡尔曼滤波的应用范围。

落体追踪案例本质上是对线性运动模型的演示，方便理解滤波器的基本原理。实际应用中，EKF 和 UKF 能够更复杂的系统，提升估计精度与稳定性。

相关示例中，EKF 和 UKF 与粒子滤波（PF）的比较揭示了不同滤波方法的优缺点。EKF 适合弱非线性问题，UKF 精度更高但计算复杂，PF 则用于高度非线性与非高斯问题。

通过对小球落体轨迹的动态估计，学习者能更直观感受到卡尔曼滤波算法对噪声和不确定性的能力。这对于深入掌握滤波理论及其扩展形式至关重要。

该动态图为扩展滤波器学习者实用的视觉支持，使理解滤波器状态预测、误差协方差更新及卡尔曼增益计算更加具体和形象。

同时，可结合无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波相关资料，深化对非线性滤波技术的理解。相关文档中详细了这些滤波器的实现细节与应用场景。