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

卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，在C语言中编写卡尔曼滤波涉及到一些数学运算和矩阵操作，这里给出一个简化版的卡尔曼滤波代码示例。请注意，实际应用可能需要更复杂的初始化、状态变量和更新步骤。假设我们有两阶线性系统，状态转移方程和观测模型都很简单：

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

// 卡尔曼滤波常量
#define Q 0.01 // 状态噪声协方差
#define R 1.0  // 测量噪声协方差
#define P_init 10.0  // 初始状态误差协方阵
#define K_gain_init (P_init * H.T) / (H * P_init * H.T + R) // 初始化增益

typedef struct {
    double x; // 当前状态
    double p; // 状态误差协方差
} State;

State kalman_filter(double input_x, const State& prev_state, const double dt) {
    // 预测阶段
    double A = 1.0 + dt; // 系统动态矩阵
    double F = dt;       // 系统过程矩阵
    State predicted_state;
    predicted_state.x = prev_state.x * A;
    predicted_state.p = prev_state.p * (A*A + Q);

    // 更新阶段
    double z = input_x;   // 测量数据
    double H = 1.0;      // 测量矩阵，这里假设测量直接对应状态
    double I = 1.0;      // 单位矩阵
    double K = K_gain_init; // 滤波增益
    double y = z - predicted_state.x; // 测量残差
    State updated_state;
    updated_state.x = predicted_state.x + K * y;
    updated_state.p = (I - K*H)*predicted_state.p;

    return updated_state;
}

int main() {
    // 初始化
    State initialState = {0.0, P_init};
    double input_sequence[] = {/* 你的输入序列 */}; // 替换为你的输入值
    double dt = 0.1; // 时间步长

    for (double input : input_sequence) {
        State filtered_state = kalman_filter(input, initialState, dt);
        printf("Filtered value: %.2f\n", filtered_state.x);
        initialState = filtered_state; // 用于下一次迭代
    }

    return 0;
}

这个代码示例只是一个基础版本，你需要根据具体的系统特性调整A、F、Q、R、H等参数，并提供完整的输入序列数组。