只要是做集员滤波就好
Set-Membership Filtering Subject to Impulsive Measurement Outliers:A Recursive Algorithm
有人做过这篇论文的仿真吗？
可以向你学习吗？
论文中有没有示例
你这个可以直接跟作者联系呀，我看这四个作者虽然都是英国布鲁内尔大学的，但都是中国人，他们的邮箱：lei.zou@brunel.ac.uk; Zidong.Wang@brunel.ac.uk; ghgoahead@126.com; xiaohui.liu@brunel.ac.uk，建议直接联系！
有帮助，请采纳！
Matlab异常值处理
可以参考下
https://blog.csdn.net/weixin_57345774/article/details/126965835
论文的作者应该是实现了仿真的，找到论文的原文，一般会提供仿真程序的代码地址，如果没有，可以向作者索要。其次，你也可以先把论文读懂，之后参考一些其他资料，自动动手实现，这对你理解这个论文会很有帮助。
行求解。可以通过matlab工具箱中的优化工具箱来求解最小二乘问题，具体步骤如下：
下面是一个简单的例子，假设我们有一个多项式函数，我们希望根据一些观测数据，求解多项式系数。可以采用如下代码：
% 定义目标函数
fun = @(x)sum((x(1)+x(2)*t+x(3)*t.^2-y).^2);
% 定义约束
Aeq = [0 1 2];
beq = 0;
% 求解问题
x0 = [1 1 1];
x = fmincon(fun,x0,[],[],Aeq,beq);
其中，t是自变量，y是观测数据，x(1)、x(2)、x(3)分别为多项式的系数。这里采用fmincon函数进行求解，可以根据实际情况选择合适的优化工具箱函数。
可以直接联系作者
是的，这篇论文《Set-Membership Filtering Subject to Impulsive Measurement Outliers: A Recursive Algorithm》的仿真已经有人进行过了。如果你对该论文感兴趣并希望学习相关内容，可以寻找已有的仿真实现或参考相关的研究资料。你可以查阅相关的学术论文数据库、学术搜索引擎或者与该领域的研究者进行交流，了解是否有可供学习的仿真实现或者相关的资源。
在学习时，建议你先深入阅读论文本身，理解其中的理论基础和算法原理。然后可以尝试寻找已有的仿真实现代码，通过运行和分析代码来更好地理解算法的实际应用和效果。此外，如果有相关问题或需要进一步讨论，也可以与该领域的专家或其他研究者进行交流，他们可能能够提供更多指导和帮助。
祝你学习顺利！