记一次陀螺仪采样值滤波算法的测试过程

今天帮同事设计了一个算法，针对如下问题：

有一个类似陀螺仪的硬件，定期上报角度数据（0~360°变化，可能跨越0点），但是有一个难以消除的硬件故障，会固定跳变±err（比如约为5°），而两次采样值之间正常的最大角度为θ（比如约为0.5°），且θ远小于δ。现在需要设计一个滤波算法消去跳变的采样点。

算法的基本思路很简单，假设硬件开机时的基准角度是正确的，而后的采样周期开始计算一阶差分Δ，如果Δ>θ，则修正一个-err，如果Δ<-θ，则修正一个+err。不过过零点的情况需要仔细考虑，但是也不是太复杂。

我花了一个小时给同事写了一个详细的算法说明，然后他讨论过后他把算法翻译成代码，结果测试是就是不对，我也看了他写的代码，虽然不是直接用我写的公式，但看起来应该是等价的，没啥问题。快要内分泌失调的时候，另外一个同事发现代码中少写了一个else，导致某两个平行的分支变成串行了。

这个事情的启示是：

1. 低级错误和高级的算法错误一样，造成的后果都是糟糕的；
2. 有两个if并行时，最好不要偷懒不写else，不写应该100%确认理由；
3. 太疲惫时还是不要调试的好，或者找个脑子清醒的人帮忙看看，毕竟，在过去的30几个小时，我才睡了不到6个小时。