处理边界条件和异常情况，如传感器失效或数据丢失。
一阶互补滤波的核心是通过调整 \(\alpha\) 平衡噪声抑制与动态响应
float delta = fabs(new_data - old_filtered);
alpha = (delta > THRESHOLD) ? 0.7 : 0.3;// 突变时增强跟踪能力
适用于实时性要求高但资源有限的场景
α越大，对噪声抑制能力越弱，但能更快跟踪信号变化。
输入阶跃信号，检查滤波后的响应速度。
输入高频噪声（如白噪声），验证滤波效果。
结合硬件滤波优化整体性能。
定期更新滤波器软件，以修复已知问题并改进性能。
通过实验逐步调整α值，观察噪声抑制效果与信号延迟的平衡。
在嵌入式系统中，软件一阶互补滤波是一种常用的信号去噪方法
选择合适的时间常数，以平衡滤波器的响应速度和噪声抑制能力。
平均滤波适合频率不高得情况
对比滤波前后数据，检查噪声抑制和动态响应。
采样频率足够高，以捕捉信号的快速变化。
在必要时，实现自适应滤波器，以根据信号的变化动态调整参数。
在启动时为滤波器提供一个合理的初始角度估计，可以基于静止状态下读取的加速度计数据。
提高采样频率能更快捕捉变化，但计算会更费时间
通过MATLAB等工具模拟滤波效果，验证参数合理性。
初始滤波值建议设为第一个采样值，避免启动时输出跳变。
或通过预处理（如移动平均）初始化。
权重因子（K1）的选择对滤波效果有很大影响。如果希望动态响应快，增大灵敏度，K1取值可以大一些；如果想减小传感器本身的系统误差，减少干扰抖动，增强平滑性，K1取值可以小一点。
通常需要通过实验来调整K1的值，以达到最佳的滤波效果。