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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
 
采用上面加權平滑的逆算法。
 
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??;
 
實現代碼如下:
 
 
 
作者:羽凌寒
 
來源:https://blog.csdn.net/u011630458/article/details/22273147
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