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:
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:
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:
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:
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原文標題:單片機開發中,傳感器的數據處理算法
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