【导读】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3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。
01加权平滑
使用算法：(新值)=(旧值)×(1-a)+X×a
其中，a为设置的权值，X为最新数据。
实现代码如下：
02抽取突变
采用上面加权平滑的逆算法。
实现代码如下：
03简单移动平均线
保留传感器数据流中最近的K个数据，返回它们的平均值。其中，K表示平均“窗口”的大小；
实现代码如下：
作者：羽凌寒
来源：https://blog.csdn.net/u011630458/article/details/22273147
