有一个ADC采样输入值x波动比较大，采样周期100ms。请用C语言写一段完整的卡尔曼滤波代码，把x滤波后输出结果y

卡尔曼滤波是一种递归最小二乘估计方法，用于在线估计系统状态。假设我们有一个简单的状态更新模型，其中测量值受到加性高斯白噪声影响。这里是一个简化版的卡尔曼滤波器实现，仅适用于一维线性系统：

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

#define Q 0.1 // 白噪声协方差
#define R 0.1 // 测量噪声协方差
#define dt 0.1 // 采样周期

// 系统动态矩阵 F
float A = 1; // 如果 x_t = x_{t-1}

// 状态均值和协方差矩阵
float x_hat[1], P[1];

void kalman_filter(float x, float z) {
    float K = P[0] / (P[0] + R); // Kalman gain
    x_hat[0] = x_hat[0] + K * (z - x);
    P[0] = (1 - K) * P[0] + K * Q;
}

int main() {
    float x_input = 0.0; // 你的ADC输入值x
    float y_output = 0.0;

    while (1) { // 模拟无限循环
        // 更新状态
        kalman_filter(x_input, x_input); // 这里只是一个简单示例，实际应结合传感器数据

        // 输出滤波后的结果
        printf("Filtered value: %f\n", x_hat[0]);
        y_output = x_hat[0]; // 记录滤波后值

        // 假设ADC新读取
        scanf("%f", &x_input);
        sleep(dt * 1000); // 模拟100ms的采样周期
    }

    return 0;
}

请注意，这是一个非常基础的例子，实际应用中卡尔曼滤波会更复杂，特别是当涉及到多个状态变量或非线性系统动态时。你需要根据你的特定需求来修改上述代码，例如提供合适的F矩阵和初始状态估计。