Moving-average-filter-arduino

Moving-average-filter-arduino

Stock-options-is
Jepang-candlesticks-cheat-sheet
Simple-moving-average-period


Online-custom-trading-cards Icici-bank-forex-trading-accounts Options-trading-workbook Sinyal perdagangan sms Online-trading-coaching-class Nz-forex-trading-hours

Saya bekerja pada robot mobile yang dikendalikan melalui wireless 2.4 GHz link. Receiver terhubung ke Arduino Uno yang melayani onboard sebagai pengendali utama. Saluran masukan yang paling kritis (dan utama) yang berasal dari receiver menghasilkan sinyal yang sangat bising, yang menyebabkan banyak perubahan kecil pada keluaran aktuator, meskipun tidak diperlukan. Saya mencari perpustakaan yang bisa melakukan smoothing yang efisien. Apakah ada perpustakaan pemulusan sinyal yang tersedia untuk Arduino (Uno) pada 16 Februari 14 di 13:57 Saya rasa saya melihat banyak bunyi lonceng suara tunggal dalam sinyal berisik Anda. Filter median lebih baik menyingkirkan lonceng lonceng sampel tunggal daripada filter linier manapun. (Ini lebih baik daripada filter low pass, moving average, weighted moving average, dan lain-lain dalam hal waktu respon dan kemampuannya untuk mengabaikan outliers spike seperti sampel tunggal). Sebenarnya, ada banyak perpustakaan penghisapan sinyal untuk Arduino, yang banyak di antaranya termasuk filter rata-rata. Perpustakaan smoothing sinyal di arduino.cc: perpustakaan pemulusan sinyal di github: Apakah sesuatu seperti ini bekerja di robot Anda (Median-of-3 memerlukan sedikit daya CPU, dan karenanya cepat): Anda dapat menyaring ini secara digital dengan menggunakan rendah Pass filter: Ubah 0.99 untuk mengubah frekuensi cut off (mendekati 1.0 adalah frekuensi yang lebih rendah). Ungkapan sebenarnya untuk nilai itu adalah exp (-2piffs) di mana f adalah frekuensi cutoff yang Anda inginkan dan f adalah frekuensi data diambil sampelnya. Jenis filter digital lainnya adalah filter acara. Ini bekerja dengan baik pada data yang memiliki outliers mis. 9,9,8,10,9,25,9. Filter acara mengembalikan nilai yang paling sering. Secara statistik ini adalah mode. Rata-rata statistik seperti Mean, Mode dll dapat dihitung dengan menggunakan Arduino Average Library. Contoh yang diambil dari halaman Perpustakaan Arduino yang dimaksud adalah: Salah satu aplikasi utama papan Arduino adalah membaca dan mencatat data sensor. Misalnya satu monitor tekanan setiap detik hari. Karena tingkat sampel yang tinggi sering menghasilkan lonjakan dalam grafik, seseorang juga ingin memiliki rata-rata pengukuran. Karena pengukurannya tidak statis dalam waktu yang sering kita butuhkan adalah rata-rata yang sedang berjalan. Ini adalah rata-rata periode tertentu dan sangat berharga saat melakukan analisis trend. Bentuk paling sederhana dari rata-rata yang sedang berjalan dapat dilakukan dengan kode yang dibangun berdasarkan rata-rata sebelumnya: Jika seseorang tidak ingin menggunakan matematika floating point - karena ini membutuhkan memori dan kecepatan yang menurun - orang dapat melakukan hal yang sama sepenuhnya di domain integer. Pembagian oleh 256 dalam kode contoh adalah shift-right 8, yang lebih cepat dari pada pembagian menurut mis. 100. Hal ini berlaku untuk setiap kekuatan 2 sebagai pembagi dan orang hanya harus menjaga jumlah nilai weigth sama dengan kekuatan 2. Dan tentu saja orang harus berhati-hati tidak ada melimpah antara (pertimbangkan untuk menggunakan unsigned long) Jika Anda membutuhkan Rata-rata berjalan yang lebih akurat, dalam concreto dari 10 pengukuran terakhir, Anda memerlukan array (atau linked list) untuk menahannya. Array ini bertindak sebagai penyangga lingkaran dan dengan setiap pengukuran baru yang tertua dihapus. Rata-rata yang berjalan dihitung sebagai jumlah semua elemen dibagi dengan jumlah elemen dalam array. Kode untuk menjalankan rata-rata akan menjadi seperti ini: Kelemahan dari kode ini adalah bahwa array untuk menahan semua nilai bisa menjadi cukup besar. Jika Anda memiliki satu pengukuran per detik dan Anda menginginkan rata-rata berjalan per menit, Anda memerlukan sebuah array sebesar 60 per jam rata-rata memerlukan array 3600. Itu tidak dapat dilakukan dengan cara ini pada Arduino karena hanya memiliki 2K RAM. Namun dengan membangun rata-rata 2 tahap itu bisa didekati dengan cukup baik (disclaimer: tidak untuk semua pengukuran). Dalam kode psuedo: Karena array statis internal baru dibutuhkan untuk setiap fungsi runningAverage, jeritan ini akan diimplementasikan sebagai kelas. RunningAverage library Perpustakaan runningAverage membuat kelas fungsi di atas sehingga bisa digunakan berkali-kali dalam sketsa. Ini memisahkan fungsi add () dan avg () menjadi sedikit lebih fleksibel mis. Seseorang bisa memanggil rata-rata berkali-kali tanpa menambahkan apapun. Harap dicatat bahwa setiap instance dari kelas menambahkan array sendiri untuk menahan pengukuran, dan ini menambahkan sampai penggunaan memori. Antarmuka kelas dijaga sekecil mungkin. Catatan: dengan versi 0,2 nama metode semua dibuat lebih deskriptif. Sketsa kecil menunjukkan bagaimana bisa digunakan. Generator acak digunakan untuk meniru sensor. Di setup () myRA dibersihkan sehingga kita bisa mulai menambahkan data baru. Dalam loop () pertama, bilangan acak dihasilkan dan dikonversi ke float untuk ditambahkan ke myRA. Kemudian runningAverage tercetak ke port serial. Seseorang juga bisa menampilkannya di beberapa LCD atau mengirim ethernet dll. Saat 300 item ditambahkan myRA dibersihkan untuk memulai lagi. Untuk menggunakan perpustakaan, buatlah folder di SKETCHBOOKPATHlibaries Anda dengan nama RunningAverage dan letakkan .h dan .cpp di sana. Opsional membuat subdirektori contoh untuk menempatkan contoh aplikasi. 2011-01-30: versi awal 2011-02-28: destruktor yang hilang tetap dalam file .h 2011-02-28: menghapus konstruktor default 2012--. Trimvalue () Yuval Naveh menambahkan trimValue (ditemukan di web) 2012-11-21: refactored 2012-12-30: menambahkan fillValue () refactored untuk penerbitan 2014-07-03: kode proteksi memori tambahan - jika array internal tidak dapat dialokasikan ukuran Menjadi 0. Ini untuk memecahkan masalah yang dijelaskan di sini - forum.arduino.ccindex.phptopic50473.msg1790086msg1790086 - Uji secara ekstensif. Kelas template RunningAverage .h RunningAverage .cppMungkin menerapkan rata-rata bergerak di C tanpa memerlukan jendela sampel Saya telah menemukan bahwa saya dapat mengoptimalkan sedikit, dengan memilih ukuran jendela yang merupakan kekuatan dua untuk memungkinkan perpindahan bit Alih-alih membagi, tapi tidak membutuhkan penyangga akan menyenangkan. Apakah ada cara untuk mengungkapkan hasil rata-rata bergerak baru hanya sebagai fungsi dari hasil lama dan sampel baru Tentukan contoh rata-rata bergerak, di atas jendela 4 sampel menjadi: Tambahkan sampel baru e: Rata-rata bergerak dapat diimplementasikan secara rekursif. , Tapi untuk kalkulasi rata-rata bergerak yang tepat, Anda harus mengingat sampel masukan tertua dalam jumlah (contohnya dalam contoh Anda). Untuk panjang N rata-rata bergerak yang Anda hitung: di mana yn adalah sinyal output dan xn adalah sinyal input. Pers. (1) dapat ditulis secara rekursif. Jadi Anda harus selalu mengingat sampel xn-N untuk menghitung (2). Seperti yang ditunjukkan oleh Conrad Turner, Anda dapat menggunakan jendela eksponensial (jauh lebih panjang) sebagai gantinya, yang memungkinkan Anda menghitung keluaran hanya dari keluaran lalu dan masukan saat ini: namun ini bukan rata-rata bergerak standar (tanpa bobot) namun secara eksponensial. Rata bergerak tertimbang, di mana sampel lebih jauh di masa lalu mendapatkan bobot yang lebih kecil, tapi (setidaknya secara teori) Anda tidak akan pernah melupakan apapun (bobotnya semakin kecil dan kecil untuk sampel jauh di masa lalu). Saya menerapkan rata-rata bergerak tanpa memori item individual untuk program pelacakan GPS yang saya tulis. Saya mulai dengan 1 sampel dan bagi 1 untuk mendapatkan nilai rata-rata saat ini. Saya kemudian menambahkan sampel anothe dan membagi dengan 2 ke avg saat ini. Ini berlanjut sampai saya mencapai panjang rata-rata. Setiap saat setelah itu, saya menambahkan sampel baru, mendapatkan rata-rata dan menghapus rata-rata dari total. Saya bukan seorang matematikawan tapi ini sepertinya cara yang bagus untuk melakukannya. Kupikir itu akan mengubah perut orang matematika sejati tapi, ternyata itu adalah salah satu cara yang bisa diterima untuk melakukannya. Dan itu bekerja dengan baik. Ingatlah bahwa semakin tinggi panjang Anda semakin lambat, mengikuti apa yang ingin Anda ikuti. Itu mungkin tidak masalah sebagian besar waktu tapi ketika mengikuti satelit, jika Anda lamban, jejaknya bisa jauh dari posisi sebenarnya dan akan terlihat buruk. Anda bisa memiliki celah antara duduk dan titik-titik trailing. Saya memilih panjang 15 update 6 kali per menit untuk mendapatkan smoothing yang memadai dan tidak terlalu jauh dari posisi duduk sebenarnya dengan titik jepret yang merapikan. Jawab 16 16 pada 23:03 menginisialisasi total 0, count0 (setiap kali melihat nilai baru Kemudian satu masukan (scanf), satu menambahkan totalnewValue, satu kenaikan (hitungan), satu rata-rata pembagian (jumlah total) Ini akan menjadi rata-rata bergerak di atas Semua input Untuk menghitung rata-rata hanya di atas 4 masukan terakhir, akan memerlukan 4 variabel input, mungkin menyalin setiap masukan ke inputvariable yang lebih tua, kemudian menghitung rata-rata pergerakan baru. Sebagai jumlah dari 4 variabel input, dibagi 4 (pergeseran kanan 2 akan menjadi Baik jika semua input positif membuat perhitungan rata-rata dijawab 3 Feb 15 at 4:06 Itu benar-benar akan menghitung rata-rata total dan TIDAK rata-rata bergerak. Seiring bertambahnya dampak, setiap sampel masukan baru menjadi sangat kecil ndash Hilmar Feb 3 15 di 13:53 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, Inc
Dimana-untuk-mendapatkan-forex-di-delhi
Indikator perdagangan kuantum