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：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。 抽取突变：去除静态和缓慢变化的数据背景，强调瞬间变化。 简单移动平均线：保留数据流最近的K个数据，取平均值。
下面，具体介绍一下这3种处理方法。
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：
抽取突变 此算法采用上面加权平滑的逆算法，实现代码如下：
简单移动平均线 这个算法，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：
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