【導讀】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3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(tài)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。
01加權平滑
使用算法：(新值)=(舊值)×(1-a)+X×a
其中，a為設置的權值，X為最新數據。
實現代碼如下：
02抽取突變
采用上面加權平滑的逆算法。
實現代碼如下：
03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。其中，K表示平均“窗口”的大?。?/div>
實現代碼如下：
作者：羽凌寒
來源：https://blog.csdn.net/u011630458/article/details/22273147
