如果要算法，其实是比较复杂的，除非有明确的时间段分隔，否则不好判断。特别是波动比较频繁的情况下。
我假设一个算法：
连续采集10次
10次（这个可以配置）有1个平均值a
然后在让10个数分别和a比较，分成大于 小于这个平均值计数HN和LN，并分别计算HA和LA，
HA和A比较，LA分别和A比较，如果偏差绝对值都在10%（这个可以设置）以内，则认为所有数据没有太大波动
否则拿和A偏差小的HA或者LA作为基准，把数据再过滤一次，让所有偏差在其20%内的数据为正常数据计算平均值为输出，否则排除人为是波动。
先分段减小斜率
if（fabs（a-a_old）＞1）
a=a*0.1+a_old*0.9;
else if（fabs（a-a_old）＞3）
a=a*0.01+a_old*0.99;
再低通滤波
a=a*0.5+a_old*0.5;
...
a_old=a
如果这个值与之前的数据误差太大，可能是硬件上的干扰，要查一下硬件上的问题。
单纯的滤波无法解决本质问题。
检查下硬件看看电源是否稳定，有没有其他干扰源软件上时序时候匹配，每次读写时候正确。不然单靠滤波应该是不够的
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