用c语言写一个适用于stm32f103单片机的卡尔曼滤波程序

编写一个卡尔曼滤波程序应用于STM32F103单片机涉及几个步骤，因为这通常涉及到硬件接口、数据处理算法以及嵌入式C编程。卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统的状态的数学模型，对于传感器数据的噪声过滤非常有用。

以下是一个简化版的卡尔曼滤波器核心代码示例，假设你在处理加速度计测量的数据。注意，这个代码片段仅展示了滤波器的核心算法，并未包含完整的中断服务函数(ISR)和硬件初始化，你需要根据实际项目需求对其进行扩展。

#include "stm32f1xx_hal.h"
#include <math.h>

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

State kalman_state;
float H[3];       // 测量矩阵

// 更新卡尔曼增益矩阵
void kalmanGain(float z, float R) {
    float K = kalman_state.P * H.transpose() / (H * kalman_state.P * H.transpose() + R);
    kalman_state.x += K * (z - kalman_state.x);
    kalman_state.P -= K * H * kalman_state.P;
}

// 进行预测阶段
void predict(float Q, float dt) {
    kalman_state.x += kalman_state.P * A * dt;
    kalman_state.P = A * kalman_state.P * A.transpose() + Q * dt;
}

// 其他辅助函数（测量矩阵H、状态转移矩阵A等）
...

void STM32_IRQHandler() {
    // 模拟加速度计测量数据
    float z = getAccelerometerReading();
    
    // 更新滤波器
    kalmanGain(z, ACCELEROMETER_NOISE_POWER); // 假设ACCELEROMETER_NOISE_POWER是已知的测量噪声
    predict(STATE_NOISE_POWER, DT);           // 假设STATE_NOISE_POWER是状态过程噪声，DT是时间步长
    
    // 使用kalman_state.x作为当前状态估计
}