stm32f1陀螺仪卡尔曼滤波

根据提供的引用内容，卡尔曼滤波是一种线性滤波和预测理论，适用于线性、离散和有限维系统。而陀螺仪是一种用于测量角速度的传感器，通常用于惯性导航系统中。因此，可以使用卡尔曼滤波来处理陀螺仪的输出信号，以获得更准确的角度测量结果。

下面是一个基于STM32F1的陀螺仪卡尔曼滤波的示例代码：

#include "stm32f10x.h"
#include "math.h"

#define PI 3.14159265358979323846f

float Q_angle = 0.001f; // 过程噪声协方差
float Q_gyro = 0.003f; // 过程噪声协方差
float R_angle = 0.03f; // 测量噪声协方差

float angle = 0.0f; // 角度
float bias = 0.0f; // 角速度偏差
float P[2][2] = {{1.0f, 0.0f}, {0.0f, 1.0f}}; // 误差协方差矩阵

float kalmanFilter(float accAngle, float gyroRate, float dt)
{
    // 预测
    angle += (gyroRate - bias) * dt;
    P[0][0] += dt * (2.0f * P[1][1] - Q_angle * dt);
    P[0][1] -= dt * P[1][1];
    P[1][0] -= dt * P[1][1];
    P[1][1] += Q_gyro * dt;

    // 更新
    float y = accAngle - angle;
    float S = P[0][0] + R_angle;
    float K[2];
    K[0] = P[0][0] / S;
    K[1] = P[1][0] / S;
    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;
}

int main(void)
{
    // 初始化陀螺仪和加速度计
    // ...

    while (1)
    {
        // 读取陀螺仪和加速度计数据
        // ...

        // 计算角度
        float accAngle = atan2f(accY, accZ) * 180.0f / PI;
        float gyroRate = gyroX / 131.0f;
        float dt = 0.01f; // 采样时间间隔
        angle = kalmanFilter(accAngle, gyroRate, dt);

        // 输出角度
        printf("Angle: %f\n", angle);
    }
}