卡尔曼滤波算法c语言代码

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计动态系统状态的技术，常用于处理噪声数据和不确定性。以下是简单的卡尔曼滤波算法的C语言代码示例，它包括预测步骤（预测模型）和更新步骤（测量模型）。请注意，这只是一个基础版的框架，并未包含所有细节，例如矩阵运算、增益计算等：

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

// 状态向量 x 和过程噪声 Q 的定义
typedef struct {
    double x;
    double dx;
} State;

// 测量值 z 和测量噪声 R 的定义
typedef struct {
    double z;
    double dz;
} Measurement;

void predict(State *x, Matrices* P, double u) {
    // 这里u代表控制输入，P是协方差矩阵
    x->dx = u; // 控制输入影响状态变化
    x->x += x->dx; // 预测下一个时刻的状态

    // 预测协方差矩阵 P
    // P 变化公式略去（通常涉及Q的更新）
}

void update(State *x, Measurement *z, Matrices* P) {
    double K = *P / (*P + *R); // Kalman Gain 计算
    *x = *x + K * (z->z - x->x); // 更新状态
    *P = (Matrices){1 - K, 0}; // 更新协方差矩阵
}

void kalman_filter(State *initial_state, Matrices initial_P,
                   Measurement measurements[], int num_measurements) {
    for (int i = 0; i < num_measurements; ++i) {
        predict(x, &initial_P, measurements[i].dz);
        update(x, &measurements[i], &initial_P);
    }
}

// 其他辅助函数和结构体定义省略...