卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的算法，常用于信号处理、控制系统、机器人和导航等领域。以下是一个简单的卡尔曼滤波器的 C 语言实现示例。这个示例展示了如何使用卡尔曼滤波器来估计一维系统的状态。

1. 卡尔曼滤波器算法概述

卡尔曼滤波器由两部分组成：预测和更新。基本的卡尔曼滤波器包括以下步骤：

1. 预测步骤：

   • 预测状态估计值。
   • 预测协方差矩阵。

2. 更新步骤：

   • 计算卡尔曼增益。
   • 更新状态估计值。
   • 更新协方差矩阵。

2. C 语言实现

下面是一个简单的一维卡尔曼滤波器的 C 语言实现：

#include <stdio.h>

// Define the structure for the Kalman filter
typedef struct {
    float x;      // State estimate
    float P;      // Estimate covariance
    float Q;      // Process noise covariance
    float R;      // Measurement noise covariance
    float K;      // Kalman gain
} KalmanFilter;

// Initialize the Kalman filter
void KalmanInit(KalmanFilter* kf, float Q, float R, float initial_x, float initial_P) {
    kf->x = initial_x;
    kf->P = initial_P;