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傳感器3種常用算法處理

發布時間：2020-02-05 責任編輯：xueqi

【導讀】在傳感器使用中，我們常常需要對傳感器數據進行各種整理，讓應用獲得更好的效果，以下介紹幾3種常用的簡單處理方法。

◆ 加權平滑：平滑和均衡傳感器數據，減小偶然數據突變的影響；

◆ 抽取突變：去除靜態和緩慢變化的數據背景，強調瞬間變化；

◆ 簡單移動平均線：保留數據流最近的K個數據，取平均值。

01加權平滑

使用算法：(新值)=(舊值)×(1-a)+X×a

其中，a為設置的權值，X為最新數據。

實現代碼如下：

02抽取突變

采用上麵加權平滑的逆算法。

實現代碼如下：

03簡單移動平均線

保留傳感器數據流中最近的K個數據，返回它們的平均值。其中，K表示平均“窗口”的大小；

實現代碼如下：

作者：羽淩寒

來源：https://blog.csdn.net/u011630458/article/details/22273147

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