采样窗口与峰值策略

同一段吹气数据可以得到平均值、峰值、末端值和回落速度，它们回答的问题不同。若先选一个“看起来合适”的数字，再去解释窗口，结果很难复现。当前资料确认了原始 ADC、温度、校准和通信边界，但没有标准气体序列与采样时长，因此本文把算法写成可审计的窗口设计。

先定义事件

采样流程至少区分开始阈值、稳定段、峰值候选、结束判定和恢复段。每个事件写入原始序列索引与原因；气流中断、传感器饱和、通信超时都要能提前结束并返回可行动的错误。阈值和窗口长度作为配置字段保存，未知时留空，不用示例值冒充标定参数。

伪代码

start = detect_blow_start(raw)
window = collect_until_end(raw, start, end_rule)
peak = max_valid(window)
mean = mean(valid_segment(window))
result = convert(peak, mean, calibration_state)

算法测试不要只输入一段“漂亮曲线”，应加入空输入、短吹、分段吹、突发噪声和重启恢复。每个样本保存原始序列、窗口边界、异常码和最终展示值，便于判断是检测开始错了还是换算错了。当前无对照数据，不能说峰值更准确；只有在固定气路和重复实验后，才可以比较策略。

页面显示应告诉用户状态而非只闪出一个数字。补齐样本文件和复核记录后，再把窗口策略固化进版本卡。

边界样本

除了正常曲线，还要保存空输入、窗口过短、峰值被截断、通信中断和恢复未完成的样本。算法评审先看窗口边界是否一致，再看换算值；任何阈值调整都记录旧值、原因和回退。当前没有标准气体序列，不能从示例曲线推出精度。