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简单实用!传感器3种常用算法处理(附代码)

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发表于 2020-2-3 09:57:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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。
加权平滑

使用算法:(新值)=(旧值)×(1-a)+X×a

其中,a为设置的权值,X为最新数据。

实现代码如下:

实现代码.jpg

02
抽取突变

采用上面加权平滑的逆算法。

实现代码如下:

抽取突变.jpg

03
简单移动平均线

保留传感器数据流中最近的K个数据,返回它们的平均值。其中,K表示平均“窗口”的大小;

实现代码如下:

移动平均线.jpg


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