一、 硬件层面（从源头和信号链上解决）
这是最根本、最有效的方法，应在设计初期就优先考虑。
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选择合适的传感器类型：
MEMS vs. 压电式： 对于低频测量（如结构健康监测、倾斜角），低噪声MEMS加速度计通常比压电式（IEPE）更有优势，后者在极低频时信号会衰减。对于高频、高冲击测量，压电式仍是主流。
关注噪声密度参数： 在数据手册中，查找 “噪声密度” 参数，单位通常是
μg/√Hz或mg/√Hz。这个值越低，代表传感器本身的本底噪声越小。这是选择低噪声传感器的核心指标。
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优化供电电源：
使用LDO线性稳压器： 开关电源（DCDC）会产生巨大的高频纹波噪声，对传感器非常致命。必须使用低噪声的LDO为加速度计模拟部分供电。
加强滤波： 在电源引脚靠近芯片的位置布置充足的去耦电容（例如100nF + 10μF组合），并可采用π型（CLC）滤波电路，进一步滤除电源噪声。
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信号调理与滤波（模拟前端）：
抗混叠滤波器： 这是必须的。在ADC转换之前，需要一个模拟低通滤波器（通常是一阶或二阶RC无源/有源滤波器），其截止频率设置为略高于你关心的最高频率信号。这可以防止高频噪声混叠到有效带宽内，这是数字无法后期处理的。
使用高分辨率ADC： 如果传感器是模拟输出的，选择一个位数更高的ADC（如16位、24位）可以提高信噪比（SNR），减少量化噪声的影响。
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正确的PCB布局：
将模拟部分与数字部分隔离： 数字信号（特别是时钟、SPI/I2C）是巨大的噪声源。布局时应严格区分模拟地和数字地，并在单点进行连接。
缩短走线： 传感器模拟输出到ADC输入的走线应尽可能短，并用地平面包围，以减少天线效应引入噪声。
二、 机械安装层面（避免引入外部振动噪声）
错误的安装会引入安装共振和额外噪声，使高质量的传感器也无法发挥性能。
保证刚性连接： 传感器应与被测物体紧密、牢固地连接。使用钢制螺丝和安装底座，确保安装共振频率远高于你关心的频率范围（通常是目标频率的3-5倍以上）。
避免软连接： 绝对不要使用双面胶、磁吸座（除非经过校准且用于低频测量）等软性连接方式，它们会严重衰减高频信号并引入自身共振。
注意传感器取向： 确保传感器的敏感轴与你想要测量的方向对准，否则离轴振动也会成为一种“噪声”。
三、 软件/算法层面（数据后处理）
当硬件固定后，软件算法是抑制噪声的最后一道关卡，也是最灵活的手段。
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数字滤波（最重要且最常用的软件方法）：
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低通滤波： 如果你只关心低频信号（如人体活动、倾斜角），那么一个截止频率为几十Hz的低通滤波器可以极大地滤除高频电子噪声和机械振动噪声。常用算法包括：
移动平均滤波： 简单有效，适用于MCU资源受限的场景，但阻带衰减较慢。
FIR（有限冲激响应）滤波器： 线性相位，设计灵活，稳定性高，是常用选择。
IIR（无限冲激响应）滤波器： 可以用较低的阶数实现更陡峭的滚降，但存在非线性相位问题，可能造成信号失真。
带通滤波： 如果你只关心某个特定频段（如机器振动在1kHz附近），使用带通滤波器可以滤除该频段外的所有噪声。
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频域处理：
FFT（快速傅里叶变换）： 将信号从时域转换到频域，可以清晰地看到哪些频率成分是噪声（例如50/60Hz的工频干扰），哪些是有效信号。然后可以在频域直接“剔除”或“衰减”噪声频率成分，再通过IFFT（逆变换）还原回时域信号。这对周期性噪声特别有效。
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传感器融合：
与陀螺仪融合： 在姿态解算中，加速度计的低频信号（用于测量重力方向）和陀螺仪的高频信号（用于测量角速度）可以通过卡尔曼滤波等算法进行融合，互相补偿优势，得到更稳定、噪声更小的姿态数据。
多传感器平均： 在允许的情况下，使用多个同型号传感器进行测量并取平均，可以降低随机噪声，信噪比理论上可提高√N倍（N为传感器数量）。
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先进的降噪算法：
小波变换： 非常适合处理非平稳信号中的噪声，可以在不同尺度和位置上去除噪声，比传统的傅里叶滤波更适应瞬态信号。
自适应滤波： 需要一个参考噪声信号。系统会自动调整滤波器参数，以最佳方式从主信号中减去与参考噪声相关的成分。常用于消除固定的环境噪声。
