Sunday 25 February 2018

المتوسط المتحرك المرجح اردوينو


هذا هو مجموعة من الروتين لإجراء تحليل رياضي من صفائف من الأرقام. دعم الدالة الحالية: يتم تحميل كافة الدالات بشكل كامل لدعم أنواع البيانات التالية: باستثناء ستديف () فإنها ترجع جميعها نفس نوع البيانات مثل المصفوفة. تعيد مجموعة من قيم إنت عامل إنت واحد. ستديف () ترجع دائما تعويم. جميع الوظائف باستثناء رولينغ أفيراج () تأخذ وسيطتين. الأول هو مجموعة للعمل على. والثاني هو عدد الإدخالات في الصفيف. رولينغ أفيراج () يأخذ وسيطة ثالثة - الإدخال الجديد إضافة إلى المصفوفة. المتوسط ​​المتداول النسق: متوسط ​​المتداول المتوسط ​​(هيستورياراي، سليسيكونت، فالو) يضيف قيمة إلى سجل المحفوظات المصفوفة لتحويل جميع القيم أسفل مكان واحد. ثم يعاد متوسط ​​المتوسط. النسق: متوسط ​​المتوسط ​​(أري، سليسكونت) يحسب متوسط ​​القيم في الصفيف. سليسكونت هو عدد الإدخالات في المصفوفة. التنسيق: متوسط ​​الوضع (أري، سليسكونت) العثور على العدد الأكثر شيوعا في المصفوفة. التنسيق: الحد الأقصى الأقصى (أري، سليسكونت) يجد أكبر قيمة في المصفوفة. التنسيق: مين مينيموم (أري، سليسكونت) يجد أصغر قيمة في المصفوفة. الانحراف المعياري: الانحراف المعياري (أري، سليسكونت) الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي لمتوسط ​​مجموع مربعات الفرق بين كل نقطة بيانات ومتوسط ​​متوسط ​​الصفيف. هذه هي الدالة الوحيدة التي لا تعيد نفس نوع البيانات مثل المصفوفة. يتم إرجاع الانحراف المعياري دائما كما تعويم. واحدة من التطبيقات الرئيسية لمجلس اردوينو هو قراءة وتسجيل بيانات الاستشعار. على سبيل المثال مراقبين واحد الضغط كل ثانية من اليوم. كما معدلات عينة عالية في كثير من الأحيان يولد طفرات في الرسوم البيانية واحد يريد أيضا أن يكون متوسط ​​القياسات. وبما أن القياسات ليست ثابتة في الوقت المناسب ما نحتاج إليه في كثير من الأحيان هو متوسط ​​التشغيل. هذا هو متوسط ​​فترة معينة وقيمة جدا عند القيام بتحليل الاتجاهات. يمكن أن يكون أبسط شكل من المتوسطات قيد التشغيل من خلال التعليمات البرمجية التي تعتمد على متوسط ​​التشغيل السابق: إذا كان أحد لا يريد استخدام الرياضيات نقطة العائمة - وهذا يأخذ الذاكرة ويقلل السرعة - يمكن للمرء أن تفعل الشيء نفسه تماما في المجال الصحيح. القسمة بمقدار 256 في نموذج الكود عبارة عن مفتاح يمين للتبديل 8، وهو أسرع من تقسيم الشرائح مثلا. 100. هذا ينطبق على كل قوة من 2 كمقسم واحد فقط يجب أن تأخذ الرعاية مجموع ويغثس يساوي قوة 2. وبالطبع ينبغي للمرء أن تأخذ الرعاية لا يوجد تجاوز وسيط (النظر في استخدام غير موقعة طويلة) إذا كنت في حاجة متوسط ​​تشغيل أكثر دقة، في كونكريتو من القياسات العشرة الماضية، تحتاج إلى مصفوفة (أو قائمة مرتبط) للاحتفاظ بها. هذه الصفيف بمثابة العازلة دائرية ومع كل قياس جديد يتم إزالة أقدم واحد. يتم حساب متوسط ​​التشغيل على أنه مجموع كل العناصر مقسوما على عدد العناصر في المصفوفة. سيكون رمز المتوسط ​​التشغيلي شيئا من هذا القبيل: عيب هذا الرمز هو أن المصفوفة لعقد جميع القيم يمكن أن تصبح كبيرة جدا. إذا كان لديك قياس واحد في الثانية وتريد متوسط ​​الجري في الدقيقة تحتاج صفيف من 60 متوسط ​​في الساعة سوف تحتاج إلى صفيف من 3600. وهذا لا يمكن أن يتم بهذه الطريقة على اردوينو كما أن لديها 2K من ذاكرة الوصول العشوائي فقط. ومع ذلك من خلال بناء متوسط ​​2 المرحلة يمكن أن يقترب بشكل جيد جدا (إخلاء المسؤولية: ليس لجميع القياسات). في بسيدو رمز: كما هو مطلوب مجموعة جديدة ثابتة الداخلية لكل وظيفة رونينغافيراج، هذه الصراخ ليتم تنفيذها كطبقة. رونينغ متوسط ​​مكتبة مكتبة رونينغافيغ يجعل فئة من الدالة أعلاه بحيث يمكن استخدامها عدة مرات في رسم تخطيطي. ويؤدي ذلك إلى إزالة وظيفة الإضافة () والدالة أفغ () لتصبح أكثر مرونة. يمكن للمرء أن يدعو متوسط ​​مرات متعددة دون إضافة شيء. يرجى ملاحظة أن كل حالة من الصف يضيف صفيف الخاصة بها لإجراء القياسات، وأن هذا يضيف ما يصل إلى استخدام الذاكرة. يتم الاحتفاظ واجهة الطبقة صغيرة قدر الإمكان. ملاحظة: مع الإصدار 0.2 يتم إجراء جميع الأساليب أكثر وصفية. يظهر رسم صغير كيف يمكن استخدامها. ويستخدم مولد عشوائي لمحاكاة جهاز استشعار. في الإعداد () يتم مسح ميرا حتى نتمكن من البدء في إضافة بيانات جديدة. في حلقة () أولا يتم إنشاء رقم عشوائي وتحويلها إلى تعويم ليتم إضافتها إلى ميرا. ثم تتم طباعة تشغيل الجري إلى المنفذ التسلسلي. يمكن للمرء أيضا عرض على بعض لد أو إرسال عبر إيثرنت الخ عندما يتم إضافة 300 البنود يتم مسح ميرا للبدء من جديد. لاستخدام المكتبة، وجعل مجلد في سكيتبوكباثاريباري مع اسم رونينغافيراج ووضع. h و. كب هناك. يمكنك اختياريا إنشاء دليل فرعي لوضع نموذج التطبيق. 2011-01-30: النسخة الأولية 2011-02-28: الثابتة ديستروكتور مفقود في ملف. h 2011-02-28: إزالة منشئ الافتراضي 2012--. تريففالو () يوفال نافيه أضاف تريمفالو ​​(وجدت على شبكة الإنترنت) 2012-11-21: ريفاكتوريد 2012-12-30: وأضاف فيفالو () ريفاكتوريد للنشر 2014-07-03: وأضاف رمز حماية الذاكرة - إذا لم يتم تخصيص مجموعة الداخلية حجم يصبح 0. هذا هو حل المشكلة الموصوفة هنا - forum. arduino. ccindex. phptopic50473.msg1790086msg1790086 - اختبار على نطاق واسع. فئة القالب رونينغ أفيراج. h رونينغ متوسط ​​.cppI أعمل على الروبوت المحمول التي تسيطر عليها عبر اللاسلكية 2.4 غيغاهرتز link. The متصلا إلى اردوينو أونو الذي يخدم على متن وحدة تحكم رئيسية. قناة المدخلات الأكثر أهمية (والرئيسية) القادمة من جهاز الاستقبال تنتج إشارة صاخبة جدا، الأمر الذي يؤدي إلى الكثير من التغييرات الطفيفة في إخراج المحركات، على الرغم من أن هذه ليست هناك حاجة. أبحث عن المكتبات التي يمكن أن تؤدي تمهيد كفاءة. هل هناك أي إشارة تمهيد المكتبات المتاحة لاردوينو (أونو) طلب فبراير 16 14 في 13:57 أعتقد أنني أرى الكثير من عينة واحدة الضوضاء المسامير في إشارة صاخبة الخاص بك. المرشح الوسيط يفعل أفضل في التخلص من واحد-- عينة الضوضاء الضوضاء من أي مرشح خطي. (وهو أفضل من أي مرشح تمريرة منخفضة، ومتوسط ​​متحرك، ومتوسط ​​متحرك مرجح، وما إلى ذلك من حيث زمن الاستجابة وقدرته على تجاهل مثل هذه العينات ذات القيم الفردية للضوضاء). هناك، في الواقع، العديد من المكتبات تمهيد إشارة لاردوينو، وكثير منها تشمل مرشح وسيط. مكتبة تمهيد الإشارات في arduino. cc: مكتبات تمهيد الإشارات في جيثب: هل مثل هذا العمل في الروبوت الخاص بك (الوسيط من 3 يتطلب القليل جدا من قوة وحدة المعالجة المركزية، وبالتالي سريع): هل يمكن تصفية هذا رقميا باستخدام منخفضة تمرير مرشح: تغيير 0.99 لتغيير تردد قطع (أقرب إلى 1.0 هو أقل تردد). التعبير الفعلي لتلك القيمة هو إكس (-2piffs) حيث f هو تردد قطع تريد و فس هو تردد أخذ العينات البيانات في. نوع آخر من المرشح الرقمي هو مرشح الحدث. وهو يعمل بشكل جيد على البيانات التي لها القيم المتطرفة على سبيل المثال. 9،9،8،10،9،25،9. يعيد عامل تصفية الحدث القيمة الأكثر شيوعا. إحصائيا هذا هو الوضع. ويمكن حساب المتوسطات الإحصائية مثل متوسط، وضع الخ باستخدام المكتبة اردوينو المتوسط. وأحد الأمثلة المأخوذة من صفحة مكتبة اردوينو:

No comments:

Post a Comment