卡尔曼滤波算法C语言实现

卡尔曼滤波是一种常用的估计和滤波技术，用于将测量值与系统模型进行融合，得到更准确的状态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波算法的C语言实现示例：

#include <stdio.h>

// 卡尔曼滤波参数
float Q = 0.01; // 过程噪声协方差
float R = 0.1; // 测量噪声协方差

// 状态变量
float x_hat = 0; // 状态估计值
float P = 1; // 估计误差协方差

void kalman_filter(float z) {
    // 预测
    float x_hat_minus = x_hat; // 预测状态估计值
    float P_minus = P + Q; // 预测误差协方差

    // 更新
    float K = P_minus / (P_minus + R); // 卡尔曼增益
    x_hat = x_hat_minus + K * (z - x_hat_minus); // 更新状态估计值
    P = (1 - K) * P_minus; // 更新误差协方差
}

int main() {
    float measurements[] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 测量值序列

    int num_measurements = sizeof(measurements) / sizeof(measurements[0]);

    for (int i = 0; i < num_measurements; i++) {
        kalman_filter(measurements[i]);
        printf("Measurement: %.2f, Estimate: %.2f\n", measurements[i], x_hat);
    }

    return 0;
}

这个示例中，我们假设测量值序列为{1, 2, 3, 4, 5}，初始状态估计值x_hat为0，初始估计误差协方差P为1。通过调用kalman_filter函数，可以得到每个测量值对应的状态估计值x_hat。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行参数调整和模型设计。