C语言使用一维高斯滤波器对采集到的100个不同的温度的数据进行去除噪声，给出100个已经经过噪声处理后的温度值，给出全部代码

在C语言中，我们可以使用一维离散傅里叶变换（DFT）来实现高斯滤波。这里提供一个简单的示例，假设我们有一个长度为100的温度数组`temp_data[]`，我们将使用一个预先定义好的一维高斯核`gaussian_kernel[]`来进行平滑处理。注意实际应用中可能需要更复杂的计算，这里简化处理：

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

// 假设预定义的高斯核大小和标准差
#define KERNEL_SIZE 5
#define SIGMA 2

double gaussian_kernel[KERNEL_SIZE] = { 
    (1 / (sqrt(2 * M_PI) * SIGMA)) * exp(-0.5 * pow(i - (KERNEL_SIZE / 2), 2) / pow(SIGMA, 2)),
    // 计算从中心开始向两边递减的高斯权重
    // 这里省略了其余元素的计算，因为它们可以使用循环生成
};

// 傅里叶变换函数
void dft(double* input, double* output, int n) {
    // ... 实现DFT算法 ...
}

// 反傅里叶变换函数
void idft(double* input, double* output, int n) {
    // ... 实现IDFT算法 ...
}

int main() {
    double temp_data[100]; // 假设已填充原始温度数据
    double filtered_data[100]; // 存储处理后的数据

    // 使用DFT和IDFT进行高斯滤波
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        dft(temp_data + i, temp_data + i, KERNEL_SIZE); // 将信号送入频率域
        for (int j = 0; j < KERNEL_SIZE; j++) {
            temp_data[i * KERNEL_SIZE + j] *= gaussian_kernel[j]; // 应用高斯核
        }
        idft(temp_data + i, filtered_data + i, KERNEL_SIZE); // 回到时域得到平滑结果
    }

    // 输出处理后的温度值
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        printf("%.2f, ", filtered_data[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

请注意，这段代码仅作示例，实际的DFT和IDFT算法需要完整实现，这通常会涉及复数运算和更复杂的数学库。另外，这个过程可能会比较耗时，特别是在大尺寸数据上。