将上述代码移植到嵌入式系统中

好的，将MATLAB代码移植到嵌入式系统中需要进行一些修改，如将MATLAB内置函数替换为对应的C语言库函数，将浮点数运算改为定点数运算等。以下是一个可以在嵌入式系统中运行的C语言版本代码示例：

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

#define FS 1000           // 采样频率
#define FC 50             // 截止频率
#define N 5               // 滤波器阶数

// 定义滤波器系数
int b[N+1] = {0, 0, 0, 0, 0, 0};    // 分子系数
int a[N+1] = {0, 0, 0, 0, 0, 0};    // 分母系数

// 采样计数器
int sample_count = 0;

// 输入缓冲区
int x[N+1] = {0, 0, 0, 0, 0, 0};

// 输出缓冲区
int y[N+1] = {0, 0, 0, 0, 0, 0};

int main()
{
    // 计算滤波器系数
    double wn = 2 * FC / FS;    // 归一化截止频率
    double a0 = 1 + 2 * cos(wn) + pow(cos(wn), 2);
    b[0] = pow(cos(wn), 2) / a0;
    b[1] = 2 * b[0];
    b[2] = b[0];
    a[0] = 1;
    a[1] = -2 * cos(wn) / a0;
    a[2] = (1 - 2 * cos(wn) + pow(cos(wn), 2)) / a0;

    // 模拟输入信号
    int t = 0;          // 时域
    int f = 10;         // 信号频率
    int x_in = 0;       // 输入信号

    // 进行滤波
    while (1)
    {
        // 读取输入信号
        x_in = sin(2 * M_PI * f * t / FS) * pow(2, 15);  // 生成10Hz的正弦波并将浮点数转换为定点数

        // 更新输入缓冲区
        for (int i = N; i >= 1; i--)
        {
            x[i] = x[i-1];
        }
        x[0] = x_in;

        // 更新输出缓冲区
        y[0] = (b[0] * x[0] + b[1] * x[1] + b[2] * x[2] - a[1] * y[1] - a[2] * y[2]) / pow(2, 15);
        for (int i = N; i >= 1; i--)
        {
            y[i] = y[i-1];
        }

        // 输出结果
        printf("x_in = %d, y_out = %d\n", x_in, y[0]);

        // 更新采样计数器
        sample_count++;
        if (sample_count == FS)
        {
            break;
        }

        // 更新时间
        t++;
    }

    return 0;
}

在C语言版本代码中，首先定义了滤波器系数和输入输出缓冲区，并计算了滤波器系数。然后，使用一个while循环来模拟输入信号，并在每次循环中对输入信号进行滤波处理，并输出结果。注意，在实际应用中可能需要使用定时器来控制采样频率和采样时间。

需要注意的是，在定点数运算中，需要考虑数据溢出和精度损失的问题，并对算法进行优化，以提高运算速度和减少计算量。