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      大家好，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。

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：

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：