角度平滑

MPU6050 用来获取角度数据时，光靠加速度计和陀螺仪的原始数据往往会有些抖动，尤其在一些动态环境下更为。这个时候，一阶互补滤波和卡尔曼滤波就派上用场了。通过这两种算法，可以平滑角度数据，使得输出结果更加准确稳定。一阶互补滤波相对简单，适合对延迟要求不高的场合。卡尔曼滤波则稍微复杂点，但它能更好地融合陀螺仪和加速度计的数据，得到更精准的结果，尤其在噪声较大的情况下表现更好。简单来说，一阶互补滤波速度快，适合实时性强的应用；而卡尔曼滤波则精度高，适合对稳定性要求更高的项目。如果你想用MPU6050来获取角度数据，结合这两种滤波算法，能够得到更平滑、更可靠的数据输出。你可以先试试一阶互补滤波，觉

该工具可以将角度值在不同单位之间进行转换，例如将度数转换为弧度。同时，该工具还支持对向量输入进行处理，并输出转换后的角度结果。 更新日志 版本 1.0.1 (2012-30-12) 使用 strcmp() 函数替代 == 操作符进行字符串比较，增强代码的健壮性。 感谢 Jan Simon 报告此问题。

该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

该函数集提供三种函数，分别为： TRIangles：计算三角形角度 QUADangles：计算四边形角度 FindAngles：计算任意多边形角度 使用方式： 提供多边形的顶点坐标（逆时针顺序排列） 函数返回多边形各内角的角度（度数） 多边形的内角和为：三角形 180°，四边形 360°

数据平滑的分箱方法，例如对排序后的价格数据（美元）进行分箱： 4, 8, 9, 15, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 将其划分为等深的箱： 箱1：4, 8, 9, 15 箱2：21, 24, 25 箱3：26, 28, 29, 34 可使用箱平均值或箱边界值进行平滑： 箱平均值平滑： 箱1：9, 9 箱2：23, 23 箱3：29, 29 箱边界值平滑： 箱1：4, 15 箱2：21, 25, 25 箱3：26, 34

Matlab提供了一个便捷的方法，可以将角度转换为弧度，这在数学和工程应用中非常有用。

B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。

Nadaraya-Watson 平滑方法的 MATLAB 实现，蛮适合你用来时间序列或者其他连续型数据，尤其是那种数据看起来没什么规律、但你又想估一估趋势的场景。这个小工具不需要你指定函数形式，主要靠相邻数据的“邻里关系”来搞定预测。嗯，用的是高斯核加权平均，平滑效果还不错。 非参数回归的好处挺，不拘泥于函数模型，适合你拿来快速尝试复杂数据的潜在关系。smoothing.m率是核心脚本，里头该有读取数据、高斯核计算、结果输出这些功能。想自定义参数？应该也留了口子，你可以调整σ来控制平滑程度，想细腻就小点，想稳就大点。 要注意的是，这类核方法对参数还挺敏感，别直接丢默认值跑。调一下σ看看效果，找

MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码用于分析随时间变化的数据，如声音、图像、形状。该数据通常具有高频测量和等距值。然而，在进行分析前需要进行额外的处理，代码中提供了一些方法来进行处理。