ADC采样值x波动比较大，请用C语言写一段卡尔曼滤波代码，输出结果y

卡尔曼滤波是一种在不确定环境中估计动态系统的状态的算法，对于ADC采样的值波动大，可以用来平滑信号。以下是基本的卡尔曼滤波器在C语言中的简化版实现，假设我们有一个传感器测量值`z`作为输入，以及过程噪声协方差矩阵`Q`和观测噪声协方差矩阵`R`。

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

// 卡尔曼滤波器参数
float Q = 0.1f; // 过程噪声协方差
float R = 1.0f; // 观测噪声协方差
float P = 10.0f; // 状态估计误差协方差初始值
float K; // 卡尔曼增益

// 状态转移函数（这里假设线性模型）
void predict(float x[], float u[]) {
    x[0] += u[0]; // 状态转移
}

// 更新函数
void update(float z, float x[], float K) {
    x[0] += K * (z - x[0]); // 更新状态估计
    P = (1.0f - K * R) * P; // 更新误差协方差
}

// 卡尔曼滤波步骤
void kalman_filter(float z, float u[], float x[]) {
    predict(x, u);
    K = P / (P + R); // 计算卡尔曼增益
    update(z, x, K);
}

int main() {
    float x[1]; // 只有一个状态变量
    float z, u[1]; // 输入和控制信号
    while (true) { // 循环处理每个采样值
        z = adc_sample(); // 获取ADC采样值
        u[0] = some_control_signal(); // 控制输入
        kalman_filter(z, u, x);
        printf("Filtered value: %f\n", x[0]);
    }
    return 0;
}

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中需要根据您的系统特性调整状态转移函数`predict()`和更新函数`update()`。同时，卡尔曼滤波有许多变种，如离散时间版本或连续时间版本，这里仅提供了一般概念。