卡尔曼滤波c源程序代码

卡尔曼滤波是一种常用的估计算法，适用于具有高斯白噪声且可线性化的系统。以下是一个简单的卡尔曼滤波的C语言源代码示例：

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

#define M_PI 3.14159265358979323846

typedef struct {
    double x;  // 状态向量
    double P;  // 状态协方差矩阵
    double Q;  // 状态噪声协方差矩阵
    double R;  // 观测噪声协方差矩阵
} kalman_state;

double kalman_filter(kalman_state* state, double z) {
    // 预测步骤
    double x_pred = state->x;
    double P_pred = state->P + state->Q;

    // 更新步骤
    double K = P_pred / (P_pred + state->R);
    double x_update = x_pred + K * (z - x_pred);
    double P_update = (1 - K) * P_pred;

    // 更新状态和协方差矩阵
    state->x = x_update;
    state->P = P_update;

    return x_update;
}

int main() {
    // 初始化参数
    kalman_state state;
    state.x = 0;
    state.P = 1;
    state.Q = 0.01;
    state.R = 0.1;

    // 生成模拟数据
    double data[100];
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        data[i] = sin(2 * M_PI * i / 50);  // 以正弦函数为例
    }

    // 进行卡尔曼滤波
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        double filtered_data = kalman_filter(&state, data[i]);
        printf("Observation: %f, Filtered Data: %f\n", data[i], filtered_data);
    }

    return 0;
}

上述代码演示了如何使用卡尔曼滤波对一系列模拟数据进行滤波处理。其中，`kalman_filter`函数表示卡尔曼滤波的实际计算过程，根据系统的状态变量、协方差矩阵以及观测值，更新并返回估计值。

在主函数中，我们首先初始化卡尔曼滤波器的状态参数，然后生成一组模拟数据。之后，通过循环调用`kalman_filter`函数，传入观测值，获得滤波后的数据，并将观测值和滤波后的数据打印输出。

以上仅为一个简单示例，实际应用中，根据具体情况需要对卡尔曼滤波的参数进行调整，并可能需要对其他相关函数和数据进行进一步的封装和处理。