卡尔曼滤波算法c语言

卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，也被称为最优估计算法。它可以通过对观测数据进行加权平均，得到更加准确的状态估计值。以下是一个简单的卡尔曼滤波算法的C语言实现。

#include <stdio.h>

#define R 0.1   //观测噪声方差
#define Q 0.001 //模型噪声方差

float Xp, Pp, K, Xe, Pe; //定义变量

void kalman_filter(float z)
{
    Xp = Xe;
    Pp = Pe + Q;
    K = Pp / (Pp + R);
    Xe = Xp + K * (z - Xp);
    Pe = (1 - K) * Pp;
}

int main()
{
    float z[10] = {1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1};
    int i;

    Xe = z[0];
    Pe = R;

    for (i = 0; i < 10; i++)
    {
        kalman_filter(z[i]);
        printf("%f\n", Xe);
    }

    return 0;
}

简要说明：

- 观测噪声方差R和模型噪声方差Q需要根据具体情况进行设置。
- Xp和Pp表示预测值和预测方差，Xe和Pe表示估计值和估计方差。
- K为卡尔曼增益，用于衡量模型和观测的可靠程度，越可靠则权值越大。
- 在主函数中，先将第一个观测值作为初始值，并初始化Pe为R。
- 然后循环调用kalman_filter函数，进行状态估计并输出结果。

需要注意的是，此处的卡尔曼滤波算法只是一个简单的实现，实际应用中还需要根据具体情况进行优化和调整。