淺談傳感器中3種常用算法處理（含實現代碼）
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，以下介紹幾種常用的簡單處理方法：
1.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;
2.抽取突變：去除靜態和緩慢變化的數據背景，強調瞬間變化;
3.簡單移動平均線：保留數據流最近的K個數據，取平均值;
加權平滑，使用算法如下：
(新值) = (舊值)*(1 - a) + X * a其中a為設置的權值，X為最新數據，程序實現如下：
抽取突變采用上面加權平滑的逆算法
實現代碼如下：
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。k表示平均“窗口”的大小；
實現代碼如下：
編輯：jq
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原文標題：傳感器3種常用算法處理（實現代碼）
文章出處：【微信號：WW_CGQJS，微信公眾號：傳感器技術】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
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