超声波测风仪阴影效应的误差补偿代码

超声波测风仪的阴影效应会导致测量误差，需要进行误差补偿。以下是一份可能的补偿代码，供参考：

# 假设已经测量得到了原始数据，保存在列表 data 中
# 下面是阴影效应误差补偿代码

# 计算平均值和标准差
avg = sum(data) / len(data)
std = math.sqrt(sum([(x-avg)**2 for x in data]) / len(data))

# 定义阴影效应函数
def shadow_effect(distance):
    if distance <= 0.2:
        return 0.0
    elif distance >= 1.0:
        return 1.0
    else:
        return (distance - 0.2) / 0.8

# 定义误差补偿函数
def compensate(data):
    result = []
    for distance in data:
        effect = shadow_effect(distance)
        result.append(avg + (distance - avg) * effect / (1 - effect))
    return result

# 对原始数据进行误差补偿
compensated_data = compensate(data)

这份代码先计算了原始数据的平均值和标准差，然后定义了阴影效应函数和误差补偿函数。阴影效应函数根据距离计算出阴影效应因子，误差补偿函数则使用该因子对原始数据进行补偿，得到最终的测量结果。具体的阴影效应函数可以根据实际情况进行调整。