我会按照您的建议将线拟合到您的数据中。你甚至不必先平滑它——拟合一条线已经处理好了。$ax+b$

然而，有两个问题：第一，你如何适应这条线？这是关于你的噪音统计的问题。如果噪声是高斯的，那么您将使用最小二乘法。如果您的噪声有较大的异常值，那么您需要使用 L1 最小化（最小绝对值）来拟合。$a,b$

第二部分是确定您的漂移是否显着。为此，如果您的值在区间。如果 d 大于噪声的一个标准偏差很重要，您可以将计算为 。如果你可以确定有漂移。$d=a(x_1-x_0)$$x$$[x_0,x_1]$$d$$\sigma$$\sigma$$\sigma=\sqrt{\frac 1N \sum_i (y_i-(ax_i+b))^2}$$d\gg \sigma$

如果可能的话，您应该尝试使用卡尔曼滤波器来解决您的问题。它用于加速度计，加速度计也容易漂移。