
在传感器的使用中,我们经常需要对传感器数据进行整理,以便得到更好的结果。下面是一些常见的简单处理方法:
加权:平滑和平衡传感器数据,以减少意外数据突变的影响。
突变:去除静态和缓慢变化的数据背景,强调瞬间变化。
简单移动平均线:保留数据流最新的k个数据,取平均值。
下面,详细介绍这三种方法。
加权平滑
使用的算法如下:
(新值)=(旧值)*(1-a) X * a其中a为设定重量,X为最新数据。该计划的实施如下:
提取突变
该算法采用上述加权平滑逆算法,实现代码如下:
简单移动平均线
该算法在传感器数据流中保留最新的k个数据,并返回它们的平均值。k代表平均“窗口”的大小,实现代码如下:
原标题:单片机开发中传感器的数据处理算法
来源:【微信微信官方账号:STM32嵌入式开发】欢迎关注!请注明文章出处。
审计彭静









