电流采样值为x,每10ms采样一次，噪声波动很大，请用C语言写一个卡尔曼滤波代码，输出滤波结果y

卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的算法，它通过结合传感器观测和预测模型来处理噪声数据。在C语言中，编写一个简单的卡尔曼滤波器涉及矩阵运算，这里提供一个基本的单变量线性系统的示例。假设我们只关心一个状态变量，噪声采用加性白噪声模型。以下是简化的卡尔曼滤波核心部分的C代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define Q 0.01 // 预测噪声协方差
#define R 0.1  // 测量噪声协方差
#define P_init 10.0 // 初始状态估计误差方差
#define F 1     // 状态转移矩阵（这里假设是一阶线性系统）

typedef struct {
    double x; // 当前估计值
    double P; // 抵抗噪声的误差方差
} State;

void kalman_update(State *state, double u, double z) {
    double K = state->P / (state->P + R); // 更新增益
    state- K) * state->P;       // 更新状态误差方差
}

State kalman_filter(State *state, double measurement) {
    state->x = F * state->x; // 预测步骤
    state->P = F * state->P * F + Q; // 预测误差更新

    kalman_update(state, state->x, measurement); // 更新步骤

    return *state;
}

int main() {
    State filter_state;
    filter_state.x = 0;
    filter_state.P = P_init;

    double current_sample = x; // 从采集到的数据中获取当前值
    while (true) {
        // 每隔10ms进行一次滤波
        sleep(100);
        if (current_sample > 0) {
            State filtered = kalman_filter(&filter_state, current_sample);
            printf("Filtered sample: %.2f\n", filtered.x);
        }
    }

    return 0;
}

请注意，这只是一个基础版的卡尔曼滤波器示例，实际应用中可能需要考虑更多的细节，比如非线性模型、多个状态变量等。另外，`x`, `Q`, 和 `R` 的值需要根据实际情况调整。