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DSH38MB86芯片在處理傳感器數據時，遵循一套精細的數據處理流程，確保從原始信號到有用信息的準確轉換。以下是其處理傳感器數據的關鍵步驟：
數據預處理：
去除異常值：通過統計分析識別并剔除由傳感器故障或環境干擾引起的異常數據點。
填補缺失值：利用插值方法或基于模型的預測來處理數據中的空缺，保持數據連續性。
濾波：應用低通、高通或帶通濾波器，去除噪聲，保留與重量測量相關的信號成分，確保數據的純凈度。
校準：根據標準校正傳感器輸出，消除偏差，提高測量的準確性。
5特征提取：
時域特征：計算數據的均值、方差、標準差等，這些統計量反映重量變化的總體趨勢和波動。
頻域特征：通過傅里葉變換等方法分析數據的頻譜特性，如功率譜密度和頻譜峰值，有助于識別特定頻率的信號。
小波變換：適用于非平穩信號，可以同時進行時域和頻域分析，提取瞬時變化信息。
主成分分析（PCA）：減少數據維度，去除冗余信息，保留對重量變化最敏感的特征，簡化后續處理。
信號分析與決策：
根據提取的特征，芯片可能內置算法來判斷重量的變化，例如識別商品被取走或放置的事件。
實現智能識別，比如區分不同重量的商品，或者在連續測量中識別出穩定的重量狀態，對應于商品的最終狀態。
數據輸出與通信：
處理后的數據以數字信號的形式輸出，可能通過串行通信接口（如I²C、SPI）傳輸給微控制器或主控單元。
通信過程中，芯片可能優化數據包，減少傳輸時間和功耗。
通過這一系列步驟，DSH38MB86芯片不僅確保了傳感器數據的準確性和可靠性，還優化了數據處理的效率，為自動販賣貨柜等應用提供了高效、低功耗的解決方案。
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