Phyphox自带高斯低通滤波器

高斯低通滤波器的数学原理，网上有很多介绍，我看不懂，但我大为震撼。这几天要把我的超声波位移传感器完善了，于是在最终封装之前打算轻微地滤波一下下。

一种想法是使用卡尔曼滤波。效果尚可。能行，但是这个东西并不适合这种场合。

另一种想法是直接使用Phyphox里面自带的高斯平滑滤波器。理论上肯定可以，因为高斯平滑就是一个低通滤波器，去掉毛刺、噪声和邻域上巨大的差异，很多场合里面都有它，最著名的莫过于Photoshop里面的高斯模糊，两个像素的邻域之间取个平均值，新算出来的值满足一定的方差分布，就是这种道理。

Phyphox BLE库自带一个产生0-100之间随机数的例子。我们就拿它来实验。一个目的是测试在乱七八糟的数据里，高斯滤波器能否找到平滑曲线和平滑的质量，另一个目的，假设有一测量信号介于正负500之间，能否较好平滑并能保证一定的细节。

目的之一：实现，效果很不错。

目的之二：实现，得到了sint+δ的平滑曲线。

放大来看，细节符合的较好，大噪声被去掉了。