卡尔曼滤波stm32

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计系统状态的优化算法，常用于传感器数据融合和信号处理中。在STM32上实现卡尔曼滤波器可以提高传感器数据的准确性和稳定性。

要在STM32上实现卡尔曼滤波器，你可以按照以下步骤进行：

1. 定义系统模型：
- 确定系统状态和观测量。
- 建立状态转移矩阵和观测矩阵，描述系统状态的变化和观测的关系。

2. 初始化滤波器：
- 设置初始状态估计值和协方差矩阵。
- 设置过程噪声和观测噪声的协方差矩阵。

3. 实现预测步骤：
- 根据系统模型和上一时刻的状态估计值，进行状态预测。
- 更新预测的协方差矩阵。

4. 实现更新步骤：
- 获取传感器观测值。
- 计算卡尔曼增益，用于融合预测值和观测值。
- 更新状态估计值和协方差矩阵。

5. 循环执行预测和更新步骤，以实时更新状态估计值。