Algorithm wifi信号强度平滑算法

在两个静态点之间测量Wifi信号强度时，测量值会因环境因素而不断波动

---

什么是一个好的算法来平滑小波动和检测重大变化？指数移动平均？

某种低通滤波通常适用于以下情况：

y[i] = alpha * x[i] + (1-alpha) * y[i-1]

---

其中，根据所需的平滑量选择alpha。x包含原始输入样本，y包含过滤结果。

某些低通过滤通常适用于以下情况：

y[i] = alpha * x[i] + (1-alpha) * y[i-1]

---

其中，根据所需的平滑量选择alpha。x包含原始输入样本，y包含过滤结果。

指数移动平均是估计信号当前真实值的一种好方法，正如您在上面看到的，它是在许多伪装下出现的，有许多不同的理由

检测显著变化的问题略有不同，已作为统计质量控制的一部分进行了研究。一个简单的工具是。wikipedia页面告诉您足够多的信息来实现这一点，但没有告诉您如何在S[n+1]=S[n]+Min0、S[n]+X[n]-W中设置W，或者S[n]的值表示它检测到了什么。你可以比我搜索得更远，看看蒙哥马利的《统计质量控制导论》之类的文本，或者只是抓取大量数据，看看什么在现实生活中起作用

---

首先，我将W设置为一切正常时长期信号强度典型值的平均值，以及应该让你实际做点什么的长期信号强度的第一个值，然后根据历史数据绘制结果，看看它是否正常，如果正常，S[n]的值是多少应该让你做点什么。X[n]当然是原始测量的信号强度。

指数移动平均法是估计信号当前真实值的一种好方法，正如您在上面看到的，它在许多伪装下出现，有许多不同的理由

检测显著变化的问题略有不同，已作为统计质量控制的一部分进行了研究。一个简单的工具是。wikipedia页面告诉您足够多的信息来实现这一点，但没有告诉您如何在S[n+1]=S[n]+Min0、S[n]+X[n]-W中设置W，或者S[n]的值表示它检测到了什么。你可以比我搜索得更远，看看蒙哥马利的《统计质量控制导论》之类的文本，或者只是抓取大量数据，看看什么在现实生活中起作用

---

首先，我将W设置为一切正常时长期信号强度典型值的平均值，以及应该让你实际做点什么的长期信号强度的第一个值，然后根据历史数据绘制结果，看看它是否正常，如果正常，S[n]的值是多少应该让你做点什么。X[n]当然是原始测量的信号强度。

你能给我们提供一个图，让我们建议一个算法吗？你能给我们提供一个图，让我们建议一个算法吗？我正在研究库姆。看起来这可能是一个很好的方法来确定早期的逐渐上升是否与其他事件有关。我正在研究库苏姆。看起来这可能是一个很好的方法来确定早期的逐渐上升是否与其他事件有关。谢谢。我发现alpha值为0.1或0.05的低通滤波器对于0到100.0之间的数据值是一个很好的平滑函数。我发现alpha值为0.1或0.05的低通滤波器对于0到100之间的数据值是一个很好的平滑函数。