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：
1.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;
2.抽取突变：去除静态和缓慢变化的数据背景，强调瞬间变化;
3.简单移动平均线：保留数据流最近的K个数据，取平均值;

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：

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;
}

抽取突变采用上面加权平滑的逆算法

实现代码如下：

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];
}

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。k表示平均“窗口”的大小；
实现代码如下：

public class MovingAverage{
private float circularBuffer[]; //保存传感器最近的K个数据
private float avg; //返回到传感器平均值
private float sum; //数值中传感器数据的和
private float circularIndex; //传感器数据数组节点位置
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<circularbuffer.length;++i){
 circularBuffer[i] = val;
sum += val;
}
}
private int nextIndex(int curIndex){
if(curIndex + 1 >= circularBuffer.length){
return 0;
}
return curIndex + 1;
}
public void pushValue(float x){
if(0 == count++){
primeBuffer(x);
}
float lastValue = circularBuffer[circularIndex];
circularBuffer[circularIndex] = x; //更新窗口中传感器数据
sum -= lastValue; //更新窗口中传感器数据和
sum += x;
avg = sum / circularBuffer.length; //计算得传感器平均值
circularIndex = nextIndex(circularIndex);
}
}

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