卡尔曼滤波算法（c语言代码）
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：
-
预测步骤：
- 预测状态估计值。
- 预测协方差矩阵。
-
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;