1.基础数**算算法
比如加减乘除、求和、求平均、求最大/最小值等简单的数**算，这些是算法中的基础，经常用于数据处理和计算。
2.排序算法
如冒泡排序、选择排序、插入排序等，用途是将数据按照升序或降序进行排列。
3.滤波算法
如均值滤波、中位值滤波、卡尔曼滤波等，一般用于ADC采集信号的二次处理，用软件算法过滤信号上的噪声，还原接近真实的数据。
加权平均算法：
城哥，您好！以下是关于加权平均算法的CSDN文章的关键部分，重点介绍如何在嵌入式系统中使用加权平均算法。
加权平均算法在嵌入式系统中的实现
1. 算法简介
加权平均算法通过对一组数据赋予不同的权重，然后计算这些数据的加权和来得到一个平滑后的结果。其公式如下：
其中，( x_i ) 是第 ( i ) 个数据点，( w_i ) 是第 ( i ) 个数据点的权重。
2. 实现步骤
以下是加权平均算法的实现步骤：
步骤1：初始化权重数组
根据实际需求设置权重数组，例如：
float weights[] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4};
int n = sizeof(weights) / sizeof(weights[0]);
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步骤2：获取数据
获取需要进行加权平均的数据，例如传感器采集的数据：
float data[] = {sensor1, sensor2, sensor3, sensor4};
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步骤3：计算加权平均
使用权重数组和数据数组计算加权平均值：
float weighted_sum = 0;
float weight_total = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
weighted_sum += data[i] * weights[i];
weight_total += weights[i];
}
float weighted_average = weighted_sum / weight_total;
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步骤4：使用加权平均结果
将计算得到的加权平均值用于后续的处理和分析：
printf("Weighted Average: %f\n", weighted_average);
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3. 实际应用
加权平均算法可以应用于各种需要数据平滑的场景，如传感器数据滤波、实时数据处理等。在嵌入式系统中，该算法由于其计算简单、实时性好，广泛用于对噪声敏感的数据处理任务。
希望这个简要的实现说明能帮助您在嵌入式系统中有效地使用加权平均算法。如果有更多问题或需要进一步的解释，欢迎随时联系！
4.查找算法
包括线性查找和二分查找等，用于在数据集合中快速定位特定元素。
5.字符串处理算法
涉及字符串的比较、复制、连接、查找、替换等操作，这些算法在单片机上面也会用到，比如屏显示，json、物联网模块的指令数据处理。
6.控制算法如PID算法，
PID控制算法在工业控制系统用的很多，主要作用是让如温度、速度、位置等，能够快速且准确地达到并维持在期望的目标值。PID算法就像是有一个智能的调节器，它能够根据系统的当前状态和目标状态之间的差异，来自动调整控制量，从而使系统稳定地工作在期望的状态。例如，在恒温系统中，PID控制器会根据当前温度与设定温度之间的差异来调节加热器的功率，以保持恒温。在机器人导航中，PID控制器可以调整机器人的行驶方向和速度，以确保它沿着预定的路径行驶。
7.数据处理算法
包括数据采集、转换、编码、解码等操作，我们无际单片机项目中的无线软解码、OTA固件升级就涉及此类算法，这些算法在数据通信和存储中用的比较多。
8.加密解密算法
如AES、DES等，用于保证数据的安全性，防止未授权的访问和篡改，这些市面上一般有现成的可用。9.数据校验算法比如CRC、总和校验、异或校验，在串口通信的应用比较多。
10.数学函数算法
如三角函数、对数、指数、开方等算法，这些在处理复杂数学问题时非常有用，不过我接触的应用中，比较少。11.图形处理算法在需要显示或处理图像的单片机应用中，可能会用到点阵显示、图形变换、颜色处理等算法，在一些点阵屏，TFT屏的应用比较多，这个一般根据实际的图形或者屏尺寸制定算法。
12.状态机算法
这个属于程序架构的一部分了，用于功能复杂项目中的状态转换和事件处理，比如TI蓝牙协议栈的OSAL系统。
13.搜索算法
如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等，用于在图或树结构中搜索特定的节点或路径，这个用链表来做队列时会用到。
14.优化算法
如遗传算法、模拟退火算法等，用于寻找问题的最优解或近似最优解，像遗传算法一般用来做机器人的路径规划，以找到最优的移动路径，避开障碍物，做过智障小车的小伙伴，应该比较熟悉了。
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