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(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。

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：

原文標題：單片機開發(fā)中，傳感器的數據處理算法

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