有一个ADC采样输入值x波动比较大，采样周期100ms。请用C语言写一段完整的卡尔曼滤波代码，把x滤波后输出结果

卡尔曼滤波是一种递推最小二乘估计方法，用于处理噪声信号并提供更平滑的结果。下面是一个简单的卡尔曼滤波器的基本结构，假设我们有一个传感器数据x（浮点型），系统模型简单地假设为线性动态系统。在这个例子中，我们将只展示基本的滤波步骤，而未包含全部细节，如状态转移矩阵、观测矩阵和滤波系数等，因为实际应用中需要具体根据你的系统模型设定。

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

// 系统矩阵、增益矩阵和其他滤波常数
#define A 1.0 // 状态转移矩阵
#define B 0.1 // 输入矩阵
#define Q 0.01 // 状态噪声协方差
#define R 1.0 // 测量噪声协方差
#define P 0.1 // 初始状态误差协方差

typedef struct {
    double x;  // 当前预测状态
    double P;  // 当前预测误差协方差
} KalmanState;

KalmanState kalman_filter(double x测量, KalmanState prevState) {
    KalmanState nextState;
    
    // 预测步骤
    nextState.x = prevState.x * A + prevState.P * B;
    nextState.P = prevState.x * prevState.P * A + Q;

    // 更新步骤
    double K = nextState.P / (nextState.P + R); // 卡尔曼增益
    nextState.x = nextState.x + K * (x测量 - nextState.x);
    nextState.P = (1 - K) * nextState.P;

    return nextState;
}

void main() {
    KalmanState currentState = {x_0, P_0}; // 初始化状态，例如x_0=0, P_0=初始P值
    double x_input; // 输入值x
    for (int i = 0; i <= 100; i++) {
        // 模拟输入值波动
        x_input = ...; // 根据实际情况获取x值
        currentState = kalman_filter(x_input, currentState);

        printf("Filtered value at %d ms: %.2f\n", i*100, currentState.x);
    }
}

注意，这只是一个基础示例，并非完整代码。实际应用中你需要根据系统的动态特性调整A、B、Q和R的值，并可能需要循环更新整个滤波过程，而不是每次采样都做一次完整的过滤。此外，卡尔曼滤波的性能取决于你对系统动态特性的理解，以及能否准确地设置上述参数。如果你对卡尔曼滤波的理论不清楚，建议查阅相关的资料或文献进一步学习。