写一段卡尔曼滤波器代码，ADC采样值x波动比较大，请用C语言写一段卡尔曼滤波代码，输出结果y，更新周期100ms

由于C语言的限制，以及编写完整卡尔曼滤波器代码的复杂性，这里我将提供一个基本的C语言框架示例，但请注意，实际应用中需要更详细的初始化步骤、状态矩阵和协方差矩阵，以及可能需要的库函数支持。这个例子假设你已经有了传感器读数输入（x）和系统模型的初始条件：

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

// 定义卡尔曼滤波器的一些常量
#define UPDATE_CYCLE_MS 100 // 更新周期100ms
#define dt ((double)UPDATE_CYCLE_MS / 1000.0) // 时间步长，转换为秒
#define Q_DIAG 0.1 // 过程噪声协方差
#define R_DIAG 10.0 // 测量噪声协方差

typedef struct {
    double x;      // 状态变量
    double P;      // 状态估计的协方差
} State;

State kalman_filter(State* state, double measurement, double x_pred) {
    double K;         // 卡尔曼增益
    double I = 1.0;   // 单位矩阵
    double H = 1.0;   // 测量矩阵

    // Kalman滤波核心公式
    double S = state->P + Q_DIAG * dt; // 状态预测后的误差协方差
    double S_inv = 1.0 / S;            // 状态误差协方差的逆
    K = state->P * S_inv * H;           // 卡尔曼增益

    state->x = x_pred + K * (measurement - x_pred); // 更新状态估计
    state->P = (I - K * H) * state->P;             // 更新协方差矩阵

    return *state;
}

int main() {
    State initialState = {0, 1e-6}; // 初始化状态
    double adcSample = 0.0;       // ADC采样值，假设为浮点型

    while (true) {
        // 模拟每次循环获取新的ADC测量值
        adcSample += rand() / (double)RAND_MAX; // 随机模拟波动较大的采样值

        // 使用当前采样值和预测的上一状态进行滤波
        initialState = kalman_filter(&initialState, adcSample, initialState.x);

        // 输出结果y
        printf("Filtered value: %.2f\n", initialState.x);
        
        // 等待下一个更新周期
        sleep(UPDATE_CYCLE_MS / 1000);
    }

    return 0;
}

这是一个简化的卡尔曼滤波器实现，你需要根据具体的传感器特性、系统动态模型以及噪声模型来定制相应的部分。记住，这个代码只是一个基础示例，实际应用中可能还需要考虑更多的细节，如线性化处理、多变量滤波等。