有一个ADC采样输入值x波动比较大，请用C语言写一段完整卡尔曼滤波器代码，把x滤波后输出结果

卡尔曼滤波是一种线性动态系统估计技术，用于处理传感器数据中的噪声和不确定性。以下是一个简单的卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的基本框架，用于C语言编写，假设我们有一个一维的状态变量`x`：

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

// 卡尔曼滤波器常量
#define Q 0.1 // 状态方差
#define R 0.5 // 测量噪声方差
#define I 1.0 // 单位矩阵
#define H 1.0 // 测量函数系数（这里假设直接测量）

typedef struct {
    double x; // 当前状态
    double P; // 状态协方差
} State;

// 系统模型函数
void predict(State* state) {
    state->x += 0.1; // 预测过程中的运动模型（这里简化为匀速）
    state->P += Q; // 状态方差的递增
}

// 测量更新函数
void update(State* state, double measurement) {
    double K = state->P * H / (H * state->P * H + R); // Kalman gain
    state->x = state->x + K * (measurement - state->x);
    state->P = (I - K * H) * state->P;
}

// 主函数
int main() {
    State currentState = {0, 1}; // 初始状态和方差
    double inputMeasurement; // 输入采样值

    while (true) {
        scanf("%lf", &inputMeasurement);

        // 模型预测
        predict(&currentState);

        // 更新滤波器
        update(&currentState, inputMeasurement);

        // 输出滤波后的结果
        printf("Filtered value: %.2f\n", currentState.x);
    }

    return 0;
}

注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体的系统模型（如加速度计、陀螺仪等）调整预测函数和测量函数的计算。此外，卡尔曼滤波器的复杂度在于它涉及到矩阵运算，如果数据维度较高或者实时性能要求高，可能需要引入库如`Eigen`来加速处理。