传感器偶发一个尖峰，怎样比较中位数过滤与真实阶跃

三点中位数可以抑制孤立尖峰，但也会让真正的阶跃晚一个样本显示出来。是否使用滤波，应同时比较“错误尖峰被处理”与“真实变化被延后”的代价；只展示一条被磨平的曲线，不能证明互动响应更好。先保留原始值，再输出滤波值，不让滤波覆盖原始证据。

环境和证据范围

附件使用因果三点窗口：当前样本与前两个样本，前两点不足窗口时输出空值，不补未来数据。它不是居中滤波，也不承诺某款传感器噪声服从特定分布。未连接倾角、压力或采集设备，不能据此给出现场降噪或响应时间数字。

核对顺序

1. 先声明窗口方向与启动策略，居中窗口需要未来数据，离线曲线看着更整齐却不能原样用于实时输入。三点因果窗口最少需要三条有效样本，缺值时要定义重置或缺输出，而不是把null当0。

2. 准备一条稳定值夹一个极大尖峰的序列，核对中位数是否保持基线；再准备持续阶跃，检查真实变化何时出现在输出。两个用例缺一不可，否则容易为滤掉尖峰付出不可见的响应延迟。

3. 逐点保存原始值、窗口内容、中位数和是否达到业务阈值，不能只存最终动画状态。若采样间隔固定，样本延后才可换算成时间；间隔不固定时必须用真实时间戳计算。

4. 确定质量异常在滤波前处理。过载、通信错误或无效编码不能混入正常统计；同时保留异常计数，避免滤波把硬件问题长期藏起来。持续异常应有可见状态，而非一直沿用旧值。

可复算的输入与预期

尖峰序列[10,10,100,10,10]得到[空,空,10,10,10]；阶跃[10,10,20,20,20]得到[空,空,10,20,20]。阶跃从索引2开始，输出在索引3才变为20，延后1个样本。脚本实际调用Python statistics.median并逐条断言，不宣称1个样本等于某个固定毫秒数。

下载与现场记录

下载本题合成输入与预期JSON、离线只读核验脚本和现场空白记录CSV。放在同一目录，用 Python 3 运行 python verify.py，逐项计算或解析后与预期比较，失败会显示差异。

现场字段包括 sample_index、sample_time、raw_value、window_values、median_value、quality、threshold_crossed_at。合成样例保持原样，实测另存并填写型号、版本、证据路径，未采集处留空。本地核验不代表真实设备、代理、浏览器或长期稳定性已测。

失败分支与移交

两个连续尖峰会占据三点窗口多数，中位数未必还能去掉；缓慢漂移也可能完整通过。这不是校准或漂移补偿。窗口扩大通常增加延迟，不能靠不断加大窗口解决不明来源的抖动；应先查机械振动、供电或原始数据质量。

交接时说明窗口、启动输出、缺值规则、异常计数以及最大可接受响应延后。现场用可追溯的实际动作比较原始曲线与滤波曲线，记录触发门限和时间。只有真实采样记录才能支持现场体验结论，合成算例只是帮助各方对齐算法含义。

基础背景可看倾角/角度传感器 — 展厅可动展项”姿态回读”的那双眼睛。过滤之后的触发规则还可配合双阈值验证，见感应值在阈值边反复闪烁，怎样用迟滞区分进入与退出。更多资料在触摸互动技术方案。

需要项目联调时，可按上述字段整理资料，联系企服君核对实际接入范围。

一级资料

• 官方资料：Python statistics.median定义；响应延后由合成序列计算

核对日期：2026-10-24。规范定义与本文应用约定分开，示例门限及脚本不自动代表产品原生能力。