数据预处理：收集和整理血糖测量数据，并进行数据清洗和去噪。

是的，数据预处理是进行血糖预测的第一步，其目的是保证输入的数据质量，提高预测模型的精度和可靠性。以下是血糖测量数据预处理的主要步骤：

1. 收集数据：收集足够数量的血糖测量数据，以保证模型的可靠性和精度。数据可以来自于血糖仪、医疗记录或者患者自己记录等。

2. 整理数据：对收集到的数据进行整理，包括数据格式转换、数据合并、数据标记等。例如，将不同血糖仪的数据进行标准化和合并，将时间戳添加到每个数据点上等。

3. 数据清洗：对数据进行初步清洗，去除不合理和异常的数据。例如，去除血糖值为0或负数的数据点，去除时间戳不合理的数据点等。

4. 数据去噪：利用滤波算法对数据进行去噪处理，以去除数据中的干扰和噪声。常用的滤波算法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。

5. 数据归一化：对数据进行归一化处理，以便于不同特征的数据在模型中具有相同的权重。常用的归一化方法包括最大最小值归一化、z-score归一化等。

完成数据预处理后，可以将处理后的数据输入到血糖预测模型中进行训练和预测。