对陀螺仪原始数据进行滤波,处理噪声的可移植性强的c语言代码

以下是一个基于卡尔曼滤波和互补滤波的陀螺仪数据滤波器的可移植性强的C语言代码：

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

// 定义卡尔曼滤波器参数
#define Q_angle 0.001
#define Q_bias 0.003
#define R_measure 0.03

// 定义互补滤波器参数
#define alpha 0.99

// 初始化卡尔曼滤波器参数
float angle = 0.0f; // 初始角度
float bias = 0.0f; // 初始陀螺仪偏移量
float P[2][2] = {{1.0f, 0.0f}, {0.0f, 1.0f}}; // 初始协方差矩阵

// 初始化互补滤波器参数
float angleEst = 0.0f; // 初始角度估计值

// 执行卡尔曼滤波器
float kalmanFilter(float newAngle, float newRate, float dt) {
    angle += dt * (newRate - bias);
    P[0][0] += dt * (2 * P[1][1] - P[0][1] - P[1][0] + Q_angle);
    P[0][1] -= dt * P[1][1];
    P[1][0] -= dt * P[1][1];
    P[1][1] += Q_bias * dt;
    float S = P[0][0] + R_measure;
    float K[2];
    K[0] = P[0][0] / S;
    K[1] = P[1][0] / S;
    float y = newAngle - angle;
    angle += K[0] * y;
    bias += K[1] * y;
    P[0][0] -= K[0] * P[0][0];
    P[0][1] -= K[0] * P[0][1];
    P[1][0] -= K[1] * P[0][0];
    P[1][1] -= K[1] * P[0][1];
    return angle;
}

// 执行互补滤波器
float complementaryFilter(float newAngle, float newRate, float dt) {
    angleEst = alpha * (angleEst + newRate * dt) + (1 - alpha) * newAngle;
    return angleEst;
}

// 模拟产生噪声陀螺仪数据
float generateGyroData() {
    return (float)rand() / RAND_MAX * M_PI / 30.0f - M_PI / 60.0f; // 偏移±1°/s
}

int main(void) {
    // 模拟接收陀螺仪数据
    float gyroX, gyroY, gyroZ; // 三个轴方向的陀螺仪数据
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        gyroX = generateGyroData();
        gyroY = generateGyroData();
        gyroZ = generateGyroData();
        // 使用卡尔曼滤波器处理陀螺仪数据
        float angleXK = kalmanFilter(gyroX, 0.0f, 0.01f);
        float angleYK = kalmanFilter(gyroY, 0.0f, 0.01f);
        float angleZK = kalmanFilter(gyroZ, 0.0f, 0.01f);
        // 使用互补滤波器处理陀螺仪数据
        float angleXC = complementaryFilter(gyroX, 0.0f, 0.01f);
        float angleYC = complementaryFilter(gyroY, 0.0f, 0.01f);
        float angleZC = complementaryFilter(gyroZ, 0.0f, 0.01f);
        printf("Kalman: X:%f Y:%f Z:%f\n", angleXK, angleYK, angleZK);
        printf("Complementary: X:%f Y:%f Z:%f\n", angleXC, angleYC, angleZC);
    }
    return 0;
}

此代码使用了卡尔曼滤波和互补滤波的方式对陀螺仪原始数据进行滤波，可以有效地降低噪声干扰并提高精度。同时，代码具有可移植性，可以在不同平台和环境下运行。