在傳感器使用中，我們常常需要對傳感器數(shù)據(jù)進行各種整理，讓應(yīng)用獲得更好的效果，以下介紹幾種常用的簡單處理方法：

加權(quán)平滑：平滑和均衡傳感器數(shù)據(jù)，減小偶然數(shù)據(jù)突變的影響。

抽取突變：去除靜態(tài)和緩慢變化的數(shù)據(jù)背景，強調(diào)瞬間變化。

簡單移動平均線：保留數(shù)據(jù)流最近的K個數(shù)據(jù)，取平均值。

下面，具體介紹一下這3種處理方法。

加權(quán)平滑

使用算法如下：

（新值） = （舊值）*（1 - a） + X * a其中a為設(shè)置的權(quán)值，X為最新數(shù)據(jù)，程序?qū)崿F(xiàn)如下：

抽取突變

此算法采用上面加權(quán)平滑的逆算法，實現(xiàn)代碼如下：

簡單移動平均線

這個算法，保留傳感器數(shù)據(jù)流中最近的K個數(shù)據(jù)，返回它們的平均值。k表示平均“窗口”的大小，實現(xiàn)代碼如下：

編輯：jq