我有一个介于0和40之间的传感器的25个值。
大多数值都是真正的实际值，但有些值可能很远。
如何根据值获得可靠的衡量标准？
平均值不会起作用，因为较低或较高的值会使平均值爆炸。
假设我们有这些值：
10, 13, 22, 21, 19, 18, 20, 21, 22, 21, 19, 30, 30, 21, 20, 21, 22, 19, 18, 20, 22, 21, 10, 18, 19
我认为最好的方法是使用直方图。定义手动范围将失败，因为我们可以拒绝范围界限旁边的一些好的值。 根据输入数据计算的自动范围不起作用，因为它们可以相互重叠。
我正在对Arduino进行编码，因此内存分配不是最好的主意。
答案 0 :(得分：0)
可能是移动平均线将是一个不错的选择，定义长度为d然后在任何时刻您的过滤值将是先前d传感器值的平均值。
如果您真的关注删除某些strange值，除了移动平均线之外，您可以设置threshold，但我不推荐它，我猜您必须观察您的传感器正在遵循的真实模式。
答案 1 :(得分：0)
也许计算这些值的Trimmed Mean可以帮助你，或者只是 中位数。
答案 2 :(得分：0)
我结束使用的过滤器是多重均值。 我处理所有值的均值，然后从第一个均值中删除超过阈值的那些值，然后我计算左值的平均值。
答案 3 :(得分：0)
如果您实际上是在平均值之后，这对您不起作用，但此方法不需要额外的内存来管理样本缓冲区：
void loop() {
static float mean = analogRead(A0);
int newInput = analogRead(A0);
mean = (mean * 0.95) + (newInput * 0.05);
Serial.println(mean);
}
您可以将常数（0.95和0.05）调整为您喜欢的任何值，只要它们加起来为1. mean的乘数越小，mean越快将跟踪新值。
如果你不喜欢浮点数学的开销，那么同样的想法在定点上也能很好地发挥作用。