C语言卡尔曼滤波代码

C语言中的卡尔曼滤波算法主要用于实时估计动态系统中的状态变量，尤其适用于处理传感器数据融合、位置跟踪等问题。由于卡尔曼滤波涉及到数学模型、矩阵运算和概率统计，所以代码编写会相对复杂。以下是一个简化的卡尔曼滤波核心步骤的伪代码示例：

// 定义滤波器结构体
typedef struct {
    float A; // 状态转移矩阵
    float B; // 控制输入矩阵
    float H; // 测量矩阵
    float Q; // 过程噪声协方差
    float R; // 测量噪声协方差
    float P; // 状态误差协方差
    float x; // 当前状态估计
    float Pprior; // 上一步状态预测的误差协方差
} kalman_filter;

kalman_filter kf;

void update_kalman(kalman_filter* kf, float u, float z) {
    // 更新过程
    kf->x = kf->A * kf->x + kf->B * u;
    
    // 预测误差更新
    kf->P = kf->A * kf->P * kf->A' + kf->Q;
    
    // 测量更新
    kalman_gain = kf->P * kf->H' / (kf->H * kf->P * kf->H' + kf->R);
    kf->x = kf->x + kalman_gain * (z - kf->H * kf->x);
    kf->P = (eye(n) - kalman_gain * kf->H) * kf->P;
}

// 其他辅助函数...

请注意，这只是一个基础版本，实际应用需要根据具体的系统模型（如线性系统、非线性系统等）进行调整，并且涉及很多数学计算，例如求逆矩阵、矩阵乘法等。同时，还需要初始化滤波器的一些参数。