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淺談傳感器中3種常用算法處理(含實現代碼)

傳感器技術 ? 來源:CSDN技術社區 ? 作者:CSDN技術社區 ? 2021-05-06 16:43 ? 次閱讀

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:

o4YBAGCTrcmALsOqAACy8TtkwbM841.png

抽取突變采用上面加權平滑的逆算法

實現代碼如下:

o4YBAGCTrU6AJfGlAAAvhzK_L_E237.png

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:

o4YBAGCTraKAMd85AABv-6vF9nc148.png

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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