传感器数据常用的简单处理方法

在传感器使用中，我们常常需要对传感器数据进行各种整理，让应用获得更好的效果，以下介绍几种常用的简单处理方法：

加权平滑：平滑和均衡传感器数据，减小偶然数据突变的影响。

抽取突变：去除静态和缓慢变化的数据背景，强调瞬间变化。

简单移动平均线：保留数据流最近的K个数据，取平均值。

下面，具体介绍一下这3种处理方法。

加权平滑

使用算法如下：

（新值） = （旧值）*（1 - a） + X * a其中a为设置的权值，X为最新数据，程序实现如下：

抽取突变

此算法采用上面加权平滑的逆算法，实现代码如下：

简单移动平均线

这个算法，保留传感器数据流中最近的K个数据，返回它们的平均值。k表示平均“窗口”的大小，实现代码如下：

原文标题：单片机开发中，传感器的数据处理算法

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      审核编辑：彭静