在傳感器使用中,我們常常需要對傳感器數(shù)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:
1.加權平滑:平滑和均衡傳感器數(shù)據,減小偶然數(shù)據突變的影響;
2.抽取突變:去除靜態(tài)和緩慢變化的數(shù)據背景,強調瞬間變化;
3.簡單移動平均線:保留數(shù)據流最近的K個數(shù)據,取平均值;
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(shù)據,程序實現(xiàn)如下:
float ALPHA = 0.1f; public void onSensorChanged(SensorEvent event){ x = event.values[0]; y = event.values[1]; z = event.values[2]; mLowPassX = lowPass(x,mLowPassX); mLowPassY = lowPass(x,mLowPassY); mLowPassZ = lowPass(x,mLowPassZ); } private float lowPass(float current,float last){ return last * (1.0f - ALPHA) + current * ALPHA; }
抽取突變采用上面加權平滑的逆算法
實現(xiàn)代碼如下:
public void onSensorChanged(SensorEvent event){ final float ALPHA = 0.8;gravity[0] = ALPHA * gravity[0] + (1-ALPHA) * event.values[0]; gravity[1] = ALPHA * gravity[1] + (1-ALPHA) * event.values[1]; gravity[2] = ALPHA * gravity[2] + (1-ALPHA) * event.values[2];filteredValues[0] = event.values[0] - gravity[0]; filteredValues[1] = event.values[1] - gravity[1]; filteredValues[2] = event.values[2] - gravity[2]; }
簡單移動平均線
保留傳感器數(shù)據流中最近的K個數(shù)據,返回它們的平均值。k表示平均“窗口”的大??;
實現(xiàn)代碼如下:
public class MovingAverage{ private float circularBuffer[]; //保存?zhèn)鞲衅髯罱腒個數(shù)據 private float avg; //返回到傳感器平均值 private float sum; //數(shù)值中傳感器數(shù)據的和 private float circularIndex; //傳感器數(shù)據數(shù)組節(jié)點位置 private int count;public MovingAverage(int k){ circularBuffer = new float[k]; count= 0; circularIndex = 0; avg = 0; sum = 0; } public float getValue(){ return arg; } public long getCount(){ return count; } private void primeBuffer(float val){ for(int i=0;i審核編輯:郭婷= circularBuffer.length){ return 0; } return curIndex + 1; } public void pushValue(float x){ if(0 == count++){ primeBuffer(x); } float lastValue = circularBuffer[circularIndex]; circularBuffer[circularIndex] = x; //更新窗口中傳感器數(shù)據 sum -= lastValue; //更新窗口中傳感器數(shù)據和 sum += x; avg = sum / circularBuffer.length; //計算得傳感器平均值 circularIndex = nextIndex(circularIndex); } }
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數(shù)據
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原文標題:傳感器3種常用算法處理,請收藏!(含代碼)
文章出處:【微信號:EngicoolArabic,微信公眾號:電子工程技術】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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