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淺析單片機開發中傳感器的數據處理算法

STM32嵌入式開發 ? 來源:可樂zzZ ? 作者:可樂zzZ ? 2021-11-01 14:13 ? 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:

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。

下面,具體介紹一下這3種處理方法。

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:

08957b90-39c5-11ec-82a9-dac502259ad0.png

抽取突變

此算法采用上面加權平滑的逆算法,實現代碼如下:

09289a7e-39c5-11ec-82a9-dac502259ad0.png

簡單移動平均線

這個算法,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:

0978d642-39c5-11ec-82a9-dac502259ad0.png

09f25684-39c5-11ec-82a9-dac502259ad0.png

編輯:jq

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原文標題:單片機開發中,傳感器的數據處理算法

文章出處:【微信號:c-stm32,微信公眾號:STM32嵌入式開發】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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