STM32F103 程序中，有一个采样输入值input_x，其波动比较大，请用C语言写一个完整卡尔曼滤波程序代码得到滤波后的结果

卡尔曼滤波是一种广泛用于估计动态系统的状态的数学算法，对于STM32F103这样的微控制器，处理连续数据流的理想选择。这里是一个基本的卡尔曼滤波器实现，假设我们使用了一维线性系统模型，并且已经初始化了滤波器所需的协方差矩阵和其他参数。由于实际应用需要更详细的硬件接口和输入处理，这里提供了一个简化版的伪代码：

#include "stm32f10x.h"
#define Q 0.1 // 系统噪声协方差
#define R 0.5 // 测量噪声协方差
#define P 1.0 // 初始状态估计误差协方差

// 定义卡尔曼滤波器状态和测量函数
struct kalman_state {
    float x; // 当前预测值
    float P; // 当前状态估计误差协方差
};

kalman_state kalman_filter(float input_x) {
    // 预测阶段
    kalman_state state;
    state.x = input_x;
    state.P = state.P + Q;

    // 更新阶段
    float K = state.P / (state.P + R); // Kalman gain
    state.x = state.x + K * (input_x - state.x); // 新的状态
    state.P = (1 - K) * state.P; // 更新状态误差协方差

    return state;
}

// 主循环示例
void main(void) {
    kalman_state filtered_x;
    while (1) {
        float raw_input = read_input(); // 获取未过滤的输入值
        filtered_x = kalman_filter(raw_input);
        
        // 输出滤波后的结果
        write_filtered_output(filtered_x.x);

        // 如果有实时显示需求，这里可以添加相应的更新频率和延时
        delay(1000); // 这里只是一个示例，实际应用中应替换为适当的延时操作
    }
}