三轴加速度噪声滤波算法

常见的三轴加速度噪声滤波算法包括：

1. 移动平均滤波（Moving Average Filter）：将连续N个加速度数据的平均值作为当前时刻的加速度值，可以有效地降低高频噪声。

2. 中值滤波（Median Filter）：将连续N个加速度数据的中位数作为当前时刻的加速度值，可以去除因为偶然因素引起的波动，对于较大的噪声脉冲有较好的抑制效果。

3. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：基于状态估计的算法，能够利用系统的动态模型和观测模型对加速度数据进行估计和滤波，具有较好的抗噪性能和估计准确性。

4. 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）：与卡尔曼滤波类似，但是能够更好地处理非线性系统，对于一些非线性和非高斯分布的噪声有比较好的处理效果。

需要根据具体的应用场景和要求选择合适的滤波算法，并对算法进行调参优化，以达到更好的滤波效果。