介绍几种常用的传感器数据处理方法有哪些（介绍几种常用的传感器数据处理方法）

在传感器使用中，我们常常需要对传感器数据进行各种整理，让应用获得更好的效果，以下介绍几种常用的简单处理方法：加权平滑：平滑和均衡传感器数据，减小偶然数据突变的影响。抽取突变：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：保留数据流最近的K个数据，取平均值。下面，具体介绍一下这3种处理方法。

1、加权平滑

使用算法如下：

（新值)=(旧值)*(1 - a) X * a其中a为设置的权值，X为最新数据，程序实现如下：

浮动=0.1f；公共void onSensorChanged(传感器事件事件){ x=事件。值[0]；y=事件。值[1];z=事件。价值观[2]；mLowPassX=lowPass(x，mLowPassX)；mLowPassY=lowPass(x，mLowPassY)；mLowPassZ=lowPass(x，mLowPassZ)；}私有漂浮物低通(float current，float last){ return last *(1.0f-ALPHA)current * ALPHA；}2、抽取突变

此算法采用上面加权平滑的逆算法，实现代码如下：

公共void onSensorChanged(传感器事件事件){最终浮点ALPHA=0.8gravity[0]=ALPHA *重力[0](1-ALPHA)*事件。值[0]；重力[1]=*重力[1](1-ALPHA)*事件。价值观[1]；重力[2]=ALPHA *重力[2](1-ALPHA)*事件。价值观[2]；过滤值[0]=事件。值[0]-重力[0]；过滤值[1]=事件。值[1]-重力[1]；过滤值[2]=事件。值[2]-重力[2]；}3、简单移动平均线

这个算法，保留传感器数据流中最近的K个数据，返回它们的平均值100 .k表示平均"窗口"的大小，实现代码如下：公共类移动平均{私有浮点循环缓冲区[]；//保存传感器最近的K个数据私有浮动平均值；//返回到传感器平均值私人浮动金额；//数值中传感器数据的和私募流通指数；//传感器数据数组节点位置私有int计数；公共移动平均(int k){循环缓冲区=新浮点[k]；count=0；循环索引=0；avg=0；sum=0；} public float getValue(){ return arg；} public long get count(){ return count；}私有void prime buffer(float val){ for(int I=0；I=循环缓冲器。长度){ return 0；}返回curIndex 1；} public void push值(float x){ if(0==count){ prime buffer(x)；} float last value=循环缓冲区[循环索引]；循环缓冲区[循环索引]=x；//更新窗口中传感器数据sum-=最后一个值；//更新窗口中传感器数据和sum=x；avg=总和/循环缓冲区。长度；//计算得传感器平均值循环索引=下一个索引(循环索引)；}}

审核汤梓红