实时采样信号经过二阶无迹卡尔曼滤波后滤除噪声找得到滤波后的结果，使用200个值验证其输入与滤波结果的估计误差是否会随着时间趋近于0，根据二阶无迹卡尔曼滤波代公式和原理写出完整的无迹卡尔曼滤波代码C语言

实时采样信号通过二阶无迹卡尔曼滤波可以有效减小噪声影响，提取出更精确的信息。二阶滤波器通常用于处理具有线性趋势和随机成分的动态系统。对于这种滤波过程，我们通常会计算预测误差、更新过程以及滤波后的状态估计。

然而，编写完整的无迹卡尔曼滤波(CUKF)代码需要考虑很多细节，包括矩阵运算、数据结构等，并非简单的几行代码能概括。以下是一个基本的CUKF算法概述，以及关键部分的代码片段，但请注意这只是一个简化版示例，实际应用中你需要根据具体的系统模型和状态方程调整：

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

// 定义滤波器参数
typedef struct {
    double Q; // 系统噪声协方差
    double R; // 测量噪声协方差
    double P; // 状态估计误差协方差
    double x; // 当前状态估计
    double F; // 状态转移矩阵
    double H; // 测量函数矩阵
} KalmanFilter;

void predict(KalmanFilter *kf, double dt) {
    kf->x = kf->F * kf->x + kf->Q * dt; // 预测步骤
}

void update(KalmanFilter *kf, double y, double zeta) {
    double S = kf->H * kf->P * kf->H' + kf->R; // 更新矩阵
    double K = kf->P * kf->H' * inv(S); // 卡尔曼增益
    kf->x = kf->x + K * (y - kf->H * kf->x); // 更新状态
    kf->P = (eye(2) - K * kf->H) * kf->P; // 更新状态估计误差协方差
}

double estimate_error(KalmanFilter *kf, double actual_value) {
    return sqrt((actual_value - kf->x) * (actual_value - kf->x)); // 计算误差
}

int main() {
    KalmanFilter kf;
    // 初始化滤波器参数...
    
    for (int i = 0; i < 200; ++i) {
        // 获取当前采样值并处理测量噪声
        double noisy_sample = get_measurement(i);
        
        // 进行预测和更新操作
        predict(&kf, dt);
        update(&kf, noisy_sample, 0.95); // zeta为加权因子
        
        // 考察误差
        double error = estimate_error(&kf, actual_value[i]);
        
        printf("Sample %d: Error = %.4f\n", i, error);
    }

    return 0;
}

注意，此代码仅用于演示目的，实际使用时需替换`get_measurement()`函数以获取实时采样值，并确保对状态转移矩阵F、测量函数矩阵H、以及其他滤波参数进行了适当设定。此外，对于大规模数值稳定性，可能需要使用库如eigen或armadillo进行矩阵操作。