STM32应用程序中，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

在STM32应用中，要使用卡尔曼滤波对波动较大的输入值input_x进行滤波，我们需要先了解卡尔曼滤波的基本步骤，包括状态更新、测量更新和预估。这里是一个简单的卡尔曼滤波器实现的示例，使用了基本的线性形式，假设系统动态模型和传感器模型都是线性的：

#include "stm32f4xx.h"
#include <math.h>

// 定义卡尔曼滤波常量
#define Q_Matrix 0.05 // 动态噪声协方差矩阵
#define R_Matrix 10.0 // 测量噪声协方差矩阵
#define I_Matrix 10.0 // 状态估计误差协方维阵初始化
#define P_Matrix (Q_Matrix + I_Matrix) // 初始预测误差协方矩阵

// 系统状态变量
float x_est = 0.0; // 预测状态
float P_est = P_Matrix; // 预测误差协方矩阵

void kalman_filter(float input_x, float dt) {
    // 状态转移矩阵 A
    float A = 1.0;

    // 输入到状态转换矩阵 B
    float B = dt;

    // 滤波增益 K
    float K = P_est * B / (P_est + R_Matrix);

    // 更新状态和误差矩阵
    x_est += K * (input_x - x_est);
    P_est = (I_Matrix - K * B) * P_est;
}

void main(void) {
    while (1) {
        // 获取输入值，这里假设input_x是从ADC读取的浮点数据
        float input_x = read_ADC();

        // 计算时间步长，可以根据实际情况调整
        float dt = 0.01f;

        // 进行卡尔曼滤波
        kalman_filter(input_x, dt);

        // 输出滤波后的结果
        printf("Filtered Value: %.2f\n", x_est);

        // 等待下一个采样周期
        delay_ms(100);
    }
}

注意：此代码片段只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体的系统模型和传感器特性调整A、B矩阵以及噪声协方差矩阵。此外，`read_ADC()`函数和`delay_ms()`函数需自行实现。