写一个卡尔曼滤波代码，要过滤mpu6050的数据我用的是python

以下是一个简单的Python卡尔曼滤波代码，用于过滤MPU6050的加速度计和陀螺仪数据：

import numpy as np

# 定义卡尔曼滤波器的参数
delta_t = 0.01  # 采样时间间隔
Q = np.array([[0.01, 0, 0], [0, 0.01, 0], [0, 0, 0.01]])  # 系统噪声协方差矩阵
R = np.array([[0.1, 0, 0], [0, 0.1, 0], [0, 0, 0.1]])  # 测量噪声协方差矩阵

# 初始化状态向量和协方差矩阵
x = np.array([0, 0, 0])  # 初始状态向量
P = np.array([[0.1, 0, 0], [0, 0.1, 0], [0, 0, 0.1]])  # 初始协方差矩阵

# 定义系统模型矩阵和观测模型矩阵
A = np.array([[1, delta_t, 0], [0, 1, delta_t], [0, 0, 1]])  # 系统模型矩阵
H = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])  # 观测模型矩阵

# 定义测量向量
z = np.array([0, 0, 0])  # 初始测量向量

# 定义MPU6050的数据采集函数
def read_mpu6050():
    # 这里需要根据实际情况修改，读取MPU6050的加速度计和陀螺仪数据
    accel_x = 0
    accel_y = 0
    accel_z = 0
    gyro_x = 0
    gyro_y = 0
    gyro_z = 0
    return np.array([accel_x, accel_y, accel_z, gyro_x, gyro_y, gyro_z])

# 定义卡尔曼滤波函数
def kalman_filter(x, P, z):
    # 预测步骤
    x = np.dot(A, x)  # 状态预测
    P = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q  # 协方差预测

    # 更新步骤
    K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R))  # 卡尔曼增益矩阵
    x = x + np.dot(K, (z - np.dot(H, x)))  # 状态更新
    P = np.dot((np.eye(3) - np.dot(K, H)), P)  # 协方差更新

    return x, P

# 主程序循环
while True:
    # 读取MPU6050数据
    mpu6050_data = read_mpu6050()

    # 将加速度计数据和陀螺仪数据分别作为测量向量的前三个和后三个分量
    z[:3] = mpu6050_data[:3]
    z[3:] = mpu6050_data[3:]

    # 卡尔曼滤波
    x, P = kalman_filter(x, P, z)

    # 输出滤波结果
    print('Filtered Accelerometer:', x[:3])
    print('Filtered Gyroscope:', x[3:])

以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改。