[发明专利]数据的平滑处理方法和移动终端

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其是涉及一种数据的平滑处理方法和移动终端。

背景技术

目前，移动终端中安装了各种传感器，传感器可以检测各种数据，移动终端中的应用获取传感器的数据后，则能实现相应的功能。例如，通过重力传感器(如陀螺仪)可以玩重力感应游戏，通过地磁传感器可以实现指南针的功能等等。现有的移动终端上使用的部分类型芯片(地磁传感器)，存在输出的数据波动(或抖动)较大的问题，导致应用获取的数据不准确，进而影响了用户体验。

为了解决数据波动的问题，需要对波动的数据进行平滑处理。常规的平滑处理方法，一般采取滑动窗口平均处理方法，此时数据的噪声会以窗长N倍数下降，但是这种处理方法早期数据对当前输出影响较大，降低了数据的灵敏性。而数字信号处理中比较有效方法是滤波处理方法，如维纳滤波处理方法，但这种处理方法涉及复杂的数据运算，代码运算复杂度较高，会导致数据上报频率受影响，且系统应用侧代码开发成本较高，不适合运算速度较低的移动终端。

综上所述，现有技术中数据的平滑处理方法，不能兼顾数据降噪效果、数据灵敏性和运算效率，影响了移动终端对数据的平滑处理能力。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种数据的平滑处理方法和移动终端，旨在平衡数据降噪效果、数据灵敏性和运算效率，全面提高移动终端对波动数据的平滑处理效果和能力。

为达以上目的，本发明提出一种数据的平滑处理方法，应用于移动终端，其特征在于，包括步骤：

确定初始状态值；

以初始状态值为基础，对原始数据进行第一次加权平均处理，以增大近期数据权重；

对第一次加权平均处理后的数据进行降噪处理。

优选地，对第一次加权平均处理后的数据进行降噪处理的步骤之后还包括：

对降噪处理后的数据进行第二次加权平均处理。

优选地，降噪处理为滑动窗口平均处理，第二次加权平均处理为第二次指数平滑处理，第二次指数平滑处理的公式为其中，为n-1时刻第二次指数平滑处理后的数据值，为n时刻滑动窗口平均处理后的数据值，α为平滑常数，为n时刻第二次指数平滑处理后的数据值。

优选地，第一次加权平均处理为第一次指数平滑处理，第一次指数平滑处理的公式为S_n＝a×y_n+(1-a)×S_n-1，其中，S_n-1为n-1时刻第一次指数平滑处理后的数据值，当S_n-1＝S₀时为初始状态值，y_n为n时刻输入的原始数据值，a为平滑常数，S_n为n时刻第一次指数平滑处理后的数据值。

优选地，确定初始状态值包括：将第一次输入的原始数据作为初始状态值，或将前几次输入的原始数据的平均值作为初始状态值。

本发明同时提出一种移动终端，包括数据输入单元、确定单元、平滑处理单元，其中：

数据输入单元，用于输入原始数据；

确定单元，用于根据数据输入单元输入的原始数据确定初始状态值；

平滑处理单元，用于以确定单元确定的初始状态值为基础，对数据输入单元输入的原始数据进行第一次加权平均处理，以增大近期数据权重，对第一次加权平均处理后的数据进行降噪处理。

优选地，平滑处理单元还用于：对降噪处理后的数据进行第二次加权平均处理。

优选地，降噪处理为滑动窗口平均处理，第二次加权平均处理为第二次指数平滑处理，平滑处理单元用于：根据公式进行第二次指数平滑处理，其中，为n-1时刻第二次指数平滑处理后的数据值，为n时刻滑动窗口平均处理后的数据值，α为平滑常数，为n时刻第二次指数平滑处理后的数据值。

优选地，第一次加权平均处理为第一次指数平滑处理，平滑处理单元用于：根据公式S_n＝a×y_n+(1-a)×S_n-1进行第一次指数平滑处理，其中，S_n-1为n-1时刻第一次指数平滑处理后的数据值，当S_n-1＝S₀时为初始状态值，y_n为n时刻输入的原始数据值，a为平滑常数，S_n为n时刻第一次指数平滑处理后的数据值。

优选地，确定单元用于：将数据输入单元第一次输入的原始数据作为初始状态值，或将数据输入单元前几次输入的原始数据的平均值作为初始状态值。