卡尔曼滤波 C语言测温

卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法，它可以通过对系统的测量值和模型进行融合，得到更加准确的状态估计值。在C语言测温中，可以通过卡尔曼滤波算法对温度进行滤波处理，提高温度测量的准确性。同时，也可以采用递归的方法解决线性滤波问题，只需要当前的测量值和前一个采样周期的估计值就能进行状态估计，需要的存储空间小，每一步的计算量小。

代码示例（C语言）：

#include <stdio.h>

// 卡尔曼滤波参数
float Q = 0.01; // 过程噪声协方差
float R = 0.1; // 测量噪声协方差
float P = 1; // 估计误差协方差

// 卡尔曼滤波变量
float x_hat = 0; // 状态估计值
float P_hat = 1; // 估计误差协方差

// 卡尔曼滤波函数
float kalman_filter(float z)
{
    // 预测
    float x_predict = x_hat;
    float P_predict = P_hat + Q;

    // 更新
    float K = P_predict / (P_predict + R);
    x_hat = x_predict + K * (z - x_predict);
    P_hat = (1 - K) * P_predict;

    return x_hat;
}

int main()
{
    // 测量值
    float temperature = 25;

    // 卡尔曼滤波处理
    float kalman_temperature = kalman_filter(temperature);

    // 输出结果
    printf("T:%f ,%f \n", temperature, kalman_temperature);

    return 0;
}