STM32F103芯片程序中有一个采样输入值=input_x波动比较大，请用C语言写一段完整卡尔曼滤波代码，输出input_x滤波后的结果

卡尔曼滤波是一种在信号处理中广泛使用的线性估计算法，用于减小测量噪声对系统状态估计的影响。以下是一个简化的卡尔曼滤波的C语言实现示例，假设我们使用了一维的状态变量x，传感器输入为z，并且已知过程方程和观测方程。由于STM32F103的资源限制，这里仅提供核心代码片段，完整的代码需要包含矩阵运算和初始化步骤。

#include "stm32f10x.h"
#define PREDICTION_STEP 0.1  // 预测步长
#define MEASUREMENT_NOISE 0.5  // 测量噪声标准差
#define PROCESSED_NOISE 0.1   // 过程噪声标准差

typedef struct {
    float x;      // 状态变量x
    float P;      // 状态误差协方差P
} State;

void kalman_update(float input_z, float input_x) {
    // 初始化(如果还没有)
    static State state = {0., 1e6};  // 初始状态和极大不确定度
    float H = 1.0;  // 测量模型转换系数，这里假设直接映射
    float R = MEASUREMENT_NOISE * MEASUREMENT_NOISE;  // 测量噪声协方差
    float I = 1.0 / (H * H + R);  // 稳定化因子

    // 更新公式
    float K = state.P * H * I;
    state.x += K * (input_z - state.x);
    state.P = (1 - K * H) * state.P + K * R * K;  // 更新状态误差协方差
}

float kalman_filtered_value() {
    return state.x;
}

// 主函数示例，周期性采集输入值并更新滤波结果
void main(void) {
    while (1) {
        float raw_input = input_x;  // 获取实际输入值
        kalman_update(raw_input, raw_input);  // 应用卡尔曼滤波
        float filtered_input = kalman_filtered_value();  // 输出滤波后的值
        // ... 对filtered_input进行后续处理或显示...
        delay_ms(100);  // 滤波频率设置
    }
}

注意，这只是一个基础的单步卡尔曼滤波例子，实际应用中可能需要维护历史信息和时间窗口，以及调整预测步长、噪声等参数。同时，在STM32F103上运行时，你需要将上面的全局变量定义和函数替换为适合该平台的内存管理方式。