C语言使用一维高斯滤波器对采集到的10个不同的温度的数据进行去除噪声，给出10个经过噪声处理后的温度值，给出全部代码

要使用C语言实现一维高斯滤波器对温度数据去噪，我们首先需要定义高斯核（权重），然后应用这个核到原始数据上。这里假设我们有一个长度为10的一维数组`temp_data`存储原始温度数据。下面是简单的C代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 定义高斯核宽度和标准差
#define KERNEL_WIDTH 5
#define STD_DEV 1

// 计算给定位置的高斯权重
float gaussian_weight(int x, float std_dev) {
    return exp(- (KERNEL_WIDTH / 2)) * (x - (KERNEL_WIDTH / 2))) / (2 * std_dev * std_dev));
}

// 使用一维高斯滤波器
void apply_gaussian_filter(float* input_data, float* output_data, int data_size) {
    for (int i = 0; i < data_size; ++i) {
        float sum = 0;
        for (int j = max(0, i - KERNEL_WIDTH); j <= min(i + KERNEL_WIDTH, data_size - 1); ++j) {
            sum += gaussian_weight(j - i, STD_DEV) * input_data[j];
        }
        output_data[i] = sum;
    }
}

int main() {
    // 假设我们有10个原始温度数据
    float temp_data[] = {20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29};
    float filtered_data[temp_data.length];

    // 应用高斯滤波
    apply_gaussian_filter(temp_data, filtered_data, sizeof(temp_data) / sizeof(temp_data[0]));

    // 打印处理后的温度数据
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        printf("After Gaussian filter: %.1f°C\n", filtered_data[i]);
    }

    return 0;
}

这段代码首先计算了一个大小为`KERNEL_WIDTH`的高斯核，然后遍历输入数据并对每个元素应用加权平均，其中权重由高斯函数决定。最后，打印出处理后的温度值。