卡尔曼滤波中，观测矩阵取决于你观测的项与你的状态选取相关，如果状态有两项，观测只有一项，那么观测矩阵H是一个[1 0]，如果观测的有两项这两项（必须是跟状态相同的量，还没见过不同的量）那么观测的矩阵是[1 1]；状态转移矩阵是根据你的上一状态跟当前状态之间的线性关系；误差协方差矩阵，有两个，一个是状态转移协方差矩阵，这个矩阵，是表示预测之后加上噪声之后的矩阵，直观的理解是，状态从上一个状态到下一个状态，你这个确信度的大小，如果状态协方差矩阵里面的值很大，那么你认为从上一个状态到下一个状态这个确信会减小，还有一个是观测噪声协方差矩阵，这个矩阵也是跟上面相同，描述的是观测的噪声引起的对最终值产生影响，直观上的理解也是，你这个观测会对确信影响。具体的原理参照