arduino数据处理

Arduino数据处理可以采用平均值方法和剔除粗差数据的方法。平均值方法是将大量数据进行累加再除以数据个数，得到均值。然而，由于Arduino等工控设备的采样频率和响应时间的限制，无法进行大量数据的采样和处理。因此，可以使用剔除粗差数据的方法来获得相对正确的值。

剔除粗差数据的方法可以使用莱特准则或格拉布斯准则。莱特准则是当残差的绝对值大于3倍的标准差时，将其作为粗差数据进行剔除。格拉布斯准则则根据不同的置信度选择不同的阈值，如格拉布斯95%和格拉布斯99%。剔除粗差数据后，可以得到剩余的有效数据。

在Arduino数据处理中，可以使用Detection子程序来实现剔除粗差数据的功能。该子程序接收原始测量数据作为输入，并返回剔除粗差数据后的平均值。此外，还可以获取剔除的数据个数和被剔除的数据。

需要注意的是，剔除粗差数据的方法假设测量获得的数据呈正态分布，并利用残差和数据量来计算标准差。在测量数据分布不能确定的情况下，可以根据实际情况选择合适的准则。

综上所述，Arduino数据处理可以通过剔除粗差数据的方法来获得相对正确的值。这种方法可以在采样频率和响应时间有限的情况下进行有效的数据处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Arduino测量误差数据的处理——莱特、格拉布斯准则剔除异常数据](https://blog.csdn.net/m0_61543203/article/details/126780804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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