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传感器算法处理:加权滑润\简略移动平均线\抽取骤变

传感器算法处理:加权平滑\简单移动平均线\抽取突变-算法和软件才是传感器最基本的要素,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,以下介绍几种常用的简单处理方法:加权平滑\简单移动平均线\抽取突变.

  经过运用先进的传感器库,智能手机和平板OEM厂商就能让开发者可以追寻智能手机和用户的移动轨道。经过调查移动轨道,运用程序就能让用户与设备以立异、便利的手势进行交互。例如,当用户把手机放在耳朵周围的时分,程序就能主动接纳音频指令。

  但是,最盛行的移动运用程序却不常用到传感器。运用程序开发者说用传感器很难,没错,这是由于传感器是用来衡量物理环境的,但没有好的主意或用法,这些丈量常常没有意义。

  现在,传感器厂商认识到了算法和软件才是产品最基本的要素。独立的固件开发者开发了传感器库,不但能坚持传感器处在校准状况然后供给精确的导航,还能减轻外界电磁搅扰形成的影响。

  一、在传感器运用中,咱们常常需求对传感器数据进行各种收拾,让运用取得更好的作用,以下介绍几种常用的简略处理办法:

  1.加权滑润:滑润和均衡传感器数据,减小偶尔数据骤变的影响;

  2.抽取骤变:去除静态和缓慢改变的数据布景,着重瞬间改变;

  3.简略移动均匀线:保存数据流最近的K个数据,取均匀值;

  二、加权滑润

  运用算法如下:

  (新值) = (旧值)*(1 – a) + X * a其间a为设置的权值,X为最新数据,程序完成如下:

  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;

  }

  三、抽取骤变

  选用上面加权滑润的逆算法。完成代码如下:

  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];

  }

  四、简略移动均匀线

  保存传感器数据流中最近的K个数据,回来它们的均匀值。k表明均匀“窗口”的巨细;

  完成代码如下:

  public class MovingAverage{

  private float circularBuffer[]; //保存传感器最近的K个数据

  private float avg; //回来到传感器均匀值

  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方位

  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; //计算得传感器均匀值

  circularIndex = nexTIndex(circularIndex);

  }

  }

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