传感器数据处理和分析的算法与方法有许多，下面列举了一些常用的：

1. 数据滤波：数据滤波是对传感器采集到的原始数据进行平滑处理，剔除噪声和异常值。常用的滤波方法包括移动平均滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。

2. 特征提取：特征提取是从传感器数据中提取代表性的特征或指标，以便进一步分析和处理。常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和小波变换等。

3. 数据聚类：数据聚类是将传感器数据按照某种相似性度量进行分组。常用的聚类算法包括K均值聚类、DBSCAN聚类和层次聚类等。

4. 数据分类：数据分类是根据事先定义好的类别将传感器数据进行分类。常用的分类算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。

5. 异常检测：异常检测是通过分析传感器数据的统计特性，检测出其中的异常点或离群值。常用的异常检测方法包括箱线图、局部异常因子和孤立森林等。

6. 时间序列分析：时间序列分析是对传感器数据按照时间顺序进行建模和预测。常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）、指数平滑和长短期记忆网络（LSTM）等。

7. 数据关联与关系分析：数据关联与关系分析是对传感器数据中的变量之间的相关关系进行研究和挖掘。常用的关联与关系分析方法包括相关性分析、因果关系模型和关联规则挖掘等。

以上列举的算法与方法只是其中的一部分，实际应用中还有许多其他方法可以根据具体问题和数据特点进行选择和应用。在实际场景中，通常需要结合多种算法与方法来进行传感器数据处理和分析，以获得准确而有意义的结果。