以下是一个简单的卡尔马滤波算法的C语言源代码示例：

#include <stdio.h>

// 卡尔马滤波器参数
double a = 0.9; // 滤波器系数
double b = 0.1; // 滤波器噪声系数
double q = 0.1; // 噪声系数
double x_est = 0; // 估计值
double e = 0; // 噪声误差

// 卡尔马滤波器函数
void kalman_filter(double measurement) {
    // 更新卡尔马滤波器状态
    x_est = a * x_est + (1 - a) * e;
    e = measurement - x_est; // 计算噪声误差
    // 更新卡尔马滤波器噪声
    e += q * x_est;
}

int main() {
    // 模拟数据生成
    double measurement = 5.0; // 测量值
    double true_value = 4.0; // 真实值
    double time = 0; // 时间点
    while (time < 10) { // 时间循环
        // 卡尔马滤波器初始化
        x_est = true_value;
        e = 0;
        // 卡尔马滤波器处理数据
        kalman_filter(measurement);
        // 输出结果
        printf("Time: %lf, Estimate: %lfn", time, x_est);
        time++; // 时间更新
    }
    return 0;
}

上述代码中，我们首先定义了卡尔马滤波器的参数，包括滤波器系数a、滤波器噪声系数b和噪声系数q。然后，我们实现了卡尔马滤波器的函数kalman_filter，它接受一个测量值作为输入，并根据卡尔马滤波算法更新估计值x_est和噪声误差e。在主函数中，我们模拟生成了一组测量数据，并使用卡尔马滤波器进行处理。最后，我们输出了处理结果。在上述代码中，我们使用了循环来模拟时间的变化，并不断更新估计值和噪声误差。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的滤波器系数和噪声系数。此外，还需要根据实际情况对数据进行预处理和后处理，以确保结果的准确性和可靠性。