写一个keil高通滤波函数

很抱歉，作为AI语言模型，我不具备编程能力。但我可以提供一个通用的高通滤波器函数示例，供您参考：

void highPassFilter(float* input, float* output, int length, float cutoffFreq, float sampleRate) {
// 计算滤波器系数
float rc = 1.0 / (2 * 3.1416 * cutoffFreq);
float dt = 1.0 / sampleRate;
float alpha = rc / (rc + dt);

// 初始化输出数组
output[0] = input[0];

// 应用高通滤波器
for (int i = 1; i < length; i++) {
output[i] = alpha * output[i-1] + alpha * (input[i] - input[i-1]);
}
}

该函数接受一个输入数组、一个输出数组、输入数组的长度、截止频率和采样率作为参数。它使用一阶低通滤波器的公式将输入信号卷积成输出信号，从而实现高通滤波。注意，这只是一个通用示例，具体实现可能会因应用场景而异。

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STM32微控制器实现互补滤波算法提升平衡控制精度的步骤是什么？

在深入理解互补滤波算法的基础上，通过编写与调试STM32微控制器固件代码，可以有效地提升小霸王Lite设备的平衡控制精度。以下是具体实现的步骤：

参考资源链接：[STM32小霸王Lite固件V3.3源码：互补滤波算法](https://wenku.csdn.net/doc/3rhv5ed6st?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 硬件选择：确认STM32微控制器的型号及与之配套的加速度计和陀螺仪传感器，确保它们能够满足平衡控制的需求。
2. 环境搭建：设置STM32的开发环境，如安装Keil uVision或STM32CubeIDE，并配置好必要的硬件驱动和库文件。
3. 传感器数据采集：编写代码初始化传感器，设置合适的采样频率，并通过I2C或SPI等通信协议从传感器获取实时数据。
4. 互补滤波算法实现：根据互补滤波原理，设计滤波算法处理函数。通常包括高通和低通滤波器的实现，以及两者输出的融合策略。注意调整滤波器的权重参数以适应实际物理环境。
5. 控制逻辑设计：将滤波算法输出的平衡数据应用于小霸王Lite设备的电机控制逻辑中，实现准确的倾角调整和平衡保持。
6. 固件编译与烧录：将编写好的代码编译生成固件，并烧录到STM32微控制器中。
7. 功能测试与调试：运行固件，测试设备在不同条件下的平衡控制性能，并根据测试结果调整算法参数，优化控制效果。
通过上述步骤，可以实现并优化STM32微控制器上的互补滤波算法，以提高小霸王Lite设备的平衡控制精度。建议参考《STM32小霸王Lite固件V3.3源码：互补滤波算法》来获取更详细的实现指导和代码示例。

参考资源链接：[STM32小霸王Lite固件V3.3源码：互补滤波算法](https://wenku.csdn.net/doc/3rhv5ed6st?spm=1055.2569.3001.10343)