首頁>商情資訊>行業(yè)標準

傳感器3種常用算法處理,收藏!

2020-6-22 9:30:00
  • 在傳感器使用中,我們常常需要對傳感器數(shù)據(jù)進行各種整理,讓應用獲得更好的效果。

在傳感器使用中,我們常常需要對傳感器數(shù)據(jù)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(jù),減小偶然數(shù)據(jù)突變的影響;

2.抽取突變:去除靜態(tài)和緩慢變化的數(shù)據(jù)背景,強調瞬間變化;

3.簡單移動平均線:保留數(shù)據(jù)流最近的K個數(shù)據(jù),取平均值;

01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(jù),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;_

}

02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];_

}

03簡單移動平均線

保留傳感器數(shù)據(jù)流中最近的K個數(shù)據(jù),返回它們的平均值。k表示平均“窗口”的大小;

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(jù)

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(jù)的和

private float circularIndex;_//傳感器數(shù)據(jù)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

circularBuffer = 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;_//更新窗口中傳感器數(shù)據(jù)

sum -= lastValue;_//更新窗口中傳感器數(shù)據(jù)和

sum += x;_

avg = sum / circularBuffer.length;_//計算得傳感器平均值

circularIndex = nextIndex(circularIndex);_

}

}

『本文轉載自網絡,版權歸原作者所有,如有侵權請聯(lián)系刪除』