请写出6050卡尔曼滤波代码

以下是一个简单的6050卡尔曼滤波器的C语言实现代码，其中假设6050传感器采集到的数据为gyro_x、gyro_y、gyro_z、acc_x、acc_y、acc_z：

#define dt 0.01  // 时间间隔，单位为秒
#define Q_angle 0.001  // 陀螺仪角速度噪声方差
#define Q_gyro 0.003  // 陀螺仪角度噪声方差
#define R_angle 0.5  // 加速度计角度噪声方差

float angle_x, angle_y;  // 卡尔曼滤波后的角度
float gyro_x, gyro_y, gyro_z;  // 陀螺仪角速度
float acc_x, acc_y, acc_z;  // 加速度计测量值
float P[2][2] = {{1, 0}, {0, 1}};  // 卡尔曼滤波器状态协方差矩阵
float Q[2][2] = {{Q_angle, 0}, {0, Q_gyro}};  // 状态转移噪声协方差矩阵
float R_angle_matrix[1][1] = {R_angle};  // 角度测量噪声协方差矩阵

void Kalman_Filter()
{
    // 求取角度的一阶离散傅里叶变换
    float angle_x_delta = gyro_x * dt;
    float angle_y_delta = gyro_y * dt;

    // 更新状态转移矩阵F和过程噪声协方差矩阵Q
    float F[2][2] = {{1, -dt}, {0, 1}};
    float Q_delta[2][2] = {{dt*dt*Q_angle, dt*Q_angle}, {dt*Q_angle, Q_gyro}};
    for(int i=0; i<2; i++)
    {
        for(int j=0; j<2; j++)
        {
            P[i][j] = P[i][j] + Q_delta[i][j];
        }
    }

    // 计算卡尔曼增益K
    float K[2] = {P[0][0]/(P[0][0]+R_angle), P[1][0]/(P[0][0]+R_angle)};

    // 更新状态估计值x和状态协方差矩阵P
    float angle_x_acc = atan2(acc_y, acc_z) * 180 / PI;
    float angle_y_acc = atan2(-acc_x, sqrt(acc_y*acc_y + acc_z*acc_z)) * 180 / PI;
    float angle_x_estimate = angle_x + angle_x_delta - K[0] * (angle_x - angle_x_acc);
    float angle_y_estimate = angle_y + angle_y_delta - K[1] * (angle_y - angle_y_acc);
    P[0][0] = (1 - K[0]) * P[0][0];
    P[0][1] = (1 - K[0]) * P[0][1];
    P[1][0] = -K[1] * P[0][0] + P[1][0];
    P[1][1] = -K[1] * P[0][1] + P[1][1];

    // 更新卡尔曼滤波后的角度值
    angle_x = angle_x_estimate;
    angle_y = angle_y_estimate;
}

需要注意的是，在实际应用中，卡尔曼滤波器的参数需要根据具体的传感器和应用场景进行调整和优化，以达到更好的滤波效果。