传感器实时往上位机传输一组数据，该数据是一个一维数组，需要将该数组与下一次传的数组的对应位置做小波滤波，过滤高频部分与野点，用java如何实现在线的实时滤波

实时滤波的实现需要用到Java中的线程机制，具体步骤如下：

1. 创建一个线程用于接收传感器数据，并将数据存储到一个数组中。

2. 在线程内部实现小波滤波算法，对数组进行处理。可以使用JWave库来实现Java中的小波滤波。

3. 将处理后的数据发送给上位机。

下面是一个简单的示例代码，演示如何实现在线的实时滤波：

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import org.jwave.transforms.WaveletPacket;
import org.jwave.transforms.wavelets.haar.Haar1;

public class RealTimeFilter {

    private double[] dataBuffer = new double[100];
    private int bufferIndex = 0;
    private WaveletPacket wp = new WaveletPacket();
    private Haar1 haar = new Haar1();

    public void start() {
        Thread thread = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                while (true) {
                    // 模拟接收传感器数据
                    double[] newData = receiveData();
                    // 将新数据与缓存数据进行合并
                    double[] mergedData = mergeData(newData);
                    // 如果缓存数据不足100个，则继续等待数据
                    if (mergedData == null) {
                        continue;
                    }
                    // 对合并后的数据进行小波滤波
                    double[] filteredData = waveletFilter(mergedData);
                    // 发送滤波后的数据到上位机
                    sendData(filteredData);
                }
            }
        });
        thread.start();
    }

    private double[] receiveData() {
        // 模拟接收传感器数据
        double[] newData = new double[10];
        for (int i = 0; i < newData.length; i++) {
            newData[i] = Math.random() * 10;
        }
        return newData;
    }

    private double[] mergeData(double[] newData) {
        int remainingSpace = dataBuffer.length - bufferIndex;
        if (newData.length > remainingSpace) {
            // 如果新数据长度大于剩余缓存空间，则丢弃多余数据
            System.arraycopy(newData, 0, dataBuffer, bufferIndex, remainingSpace);
            bufferIndex = dataBuffer.length;
            return dataBuffer;
        } else {
            // 将新数据合并到缓存数组中
            System.arraycopy(newData, 0, dataBuffer, bufferIndex, newData.length);
            bufferIndex += newData.length;
            if (bufferIndex == dataBuffer.length) {
                // 缓存数组已满，返回缓存数组
                return dataBuffer;
            } else {
                // 缓存数组未满，返回null
                return null;
            }
        }
    }

    private double[] waveletFilter(double[] data) {
        wp.decompose(data, haar);
        wp.setTreeDepth(3);
        wp.setNorm(true);
        wp.updateFull();
        double[] filteredData = wp.getCoefficients(wp.getLevel()).getCoeffData();
        return filteredData;
    }

    private void sendData(double[] data) {
        System.out.println(Arrays.toString(data));
    }

    public static void main(String[] args) {
        RealTimeFilter filter = new RealTimeFilter();
        filter.start();
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

在上述示例代码中，我们使用线程来模拟实时接收传感器数据，并将数据存储到一个长度为100的数组中。每次接收到新数据时，我们将新数据与缓存数据进行合并，如果缓存数组已满，则对合并后的数据进行小波滤波，并发送滤波后的数据到上位机。如果缓存数组未满，则继续等待数据，直到缓存数组已满才进行滤波处理。在示例代码中，我们使用JWave库来实现小波滤波，使用Haar小波进行滤波处理。