标题中的"EKF_滤波_EKF_"指的是"扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, 简称EKF)"，这是一种在非线性系统状态估计中广泛应用的滤波算法。扩展卡尔曼滤波是在经典的卡尔曼滤波基础上对非线性问题进行线性化处理的算法，它通过泰勒级数展开将非线性函数近似为线性函数，然后应用卡尔曼滤波的框架来更新系统的状态估计。
描述中提到"EKF算法对应s函数模块算法及相关参考论文"，这表明压缩包可能包含了一个名为"EKF.m"的MATLAB脚本文件，该文件实现了EKF算法，并且可能用于构建Simulink的s函数模块。s函数是Simulink中的一个组件，可以自定义动态系统的行为。EKF算法被封装在这个s函数中，使得用户可以在Simulink环境中模拟和分析非线性系统的动态行为。
标签"滤波"和"EKF"进一步强调了主题的核心，即使用EKF进行数据滤波处理。滤波是信号处理中的一个重要概念，用于从测量数据中提取有用信息，同时消除噪声和不确定性。EKF特别适用于动态系统的状态估计，如导航、控制、传感器融合等领域的应用。
压缩包内的"Estimation of tire-road friction coefficient based on combined APF-IEKF and iteration algorithm.pdf"是一篇研究论文，标题表明其研究内容是基于结合了自适应粒子滤波(Adaptive Particle Filter, APF)和改进扩展卡尔曼滤波(Iterative Extended Kalman Filter, IEKF)的算法来估计轮胎与路面的摩擦系数。这表明EKF不仅用于基础的状态估计，还可以与其他滤波方法结合，以解决更复杂的问题，例如在车辆动力学中的实时摩擦系数估计，这对于提高汽车安全性和控制性能至关重要。
这个压缩包提供的资源涵盖了扩展卡尔曼滤波的基本理论和应用实例，包括MATLAB实现以及在实际问题（如轮胎与路面摩擦系数估计）中的应用。学习和理解这些内容可以帮助读者深入掌握EKF算法，以及如何在Simulink环境中构建和运用滤波模型，同时也能了解到EKF在解决实际工程问题时的创新应用。
