Einfach Gleitend Durchschnittlich Arduino

Dies ist eine Sammlung von Routinen für die Durchführung mathematischer Analyse von Arrays von Zahlen. Current Funktion Unterstützung. Alle Funktionen sind vollständig überlastet, um die folgenden Datentypen zu unterstützen. Mit der Ausnahme von stddev sie alle wieder die gleichen Datentyp wie das Array Ein Array von Int-Werte liefert ein einzelnes int stddev gibt immer einen float. All die Funktionen außer RollingAverage nehmen zwei Argumente Das erste ist das Array zu arbeiten an Die zweite ist die Anzahl der Einträge im Array rollingAverage nimmt ein drittes Argument - der neue Eintrag zu hinzufügen Das Array. Rolling average. Format durchschnittliche rollingAverage historyarray, slicecount, value. Adds Wert auf das Array Historyarray Verschiebung alle Werte nach einem Ort Der mittlere Durchschnitt wird dann zurückgegeben. Format durchschnittliche mittlere Array, slicecount. Calculates den mittleren Durchschnitt der Werte in Array slicecount ist die Anzahl der Einträge in der array. Format durchschnittliche Modus-Array, slicecount. Finds die häufigste Zahl in der array. Format max maximale Array, slicecount. F Inds der größte Wert in der array. Format min Minimum Array, slicecount. Finds der kleinste Wert in der array. Standard Deviation. Format Abweichung stddev Array, slicecount. The Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Mittelwert der Summe der Quadrate von Die Differenz zwischen jedem Datenpunkt und dem Array mittlerem Durchschnitt. Dies ist die einzige Funktion, die nicht den gleichen Datentyp wie das Array zurückgibt. Die Standardabweichung wird immer als Float zurückgegeben. Einer der Hauptanwendungen für die Arduino-Karte liest und Protokollierung von Sensordaten Zum Beispiel man überwacht den Druck jede Sekunde des Tages Da hohe Abtastraten oft Spikes in den Graphen erzeugen, möchte man auch einen Durchschnitt der Messungen haben. Da die Messungen nicht zeitlich statisch sind, was wir oft brauchen, ist ein laufender Durchschnitt Dies ist der Durchschnitt einer bestimmten Periode und sehr wertvoll bei der Trendanalyse. Simplest Form eines laufenden Durchschnitts kann durch Code, der auf dem vorherigen laufenden Durchschnitt aufbaut. Wenn man nicht will Um Floating-Point-Mathematik zu verwenden - da dies Speicher aufnimmt und die Geschwindigkeit verringert - man kann das gleiche vollständig in der Integer-Domain machen Die Division von 256 im Beispielcode ist ein Shift-Right 8, was schneller ist als die Division durch zB 100 Ist wahr für jede Macht von 2 als Teiler und man muss nur darauf achten, die Summe der Witterungen entspricht der Macht von 2 Und natürlich sollte man darauf achten, gibt es keine Zwischenüberlauf betrachten mit unsigned long. If Sie benötigen eine genauere laufende Durchschnitt , In concreto aus den letzten 10 Messungen, benötigen Sie ein Array oder verknüpfte Liste, um sie zu halten Dieses Array fungiert als kreisförmiger Puffer und bei jeder neuen Messung wird der älteste entfernt. Der laufende Durchschnitt wird als Summe aller Elemente geteilt durch die Anzahl der Elemente in der Array Der Code für den laufenden Durchschnitt wird so etwas wie dies sein. Drawback dieses Codes ist, dass das Array, um alle Werte zu halten kann ziemlich groß werden Wenn Sie eine Messung pro Sekunde haben und Sie wollen einen laufenden Durchschnitt pro Minute, die Sie benötigen eine Reihe von 60 ein Durchschnitt pro Stunde würde ein Array von 3600 Das könnte nicht auf diese Weise auf einem Arduino getan werden, da es nur 2K RAM Aber durch den Aufbau eines 2-Bühnen-Durchschnitt kann es ganz gut Haftungsausschluss nicht angekommen werden Alle Messungen In psuedo code. As ein neues internes statisches Array wird für jede runningAverage Funktion benötigt, diese schreit, um als class. RunningAverage Bibliothek implementiert zu werden. Die runningAverage Bibliothek bildet eine Klasse der Funktion oben, also kann sie mehrfach in einem verwendet werden Skizzieren Es entkoppelt die add und die avg-Funktion, um ein bisschen flexibler zu sein, zB kann man den Durchschnitt mehrfach anrufen, ohne eine Sache hinzuzufügen. Bitte beachten Sie, dass jede Instanz der Klasse ein eigenes Array hinzufügt, um Messungen zu halten, und das fügt hinzu Speicher-Nutzung Die Schnittstelle der Klasse wird so klein wie möglich gehalten. Hinweis mit Version 0 2 die Namen der Methoden sind alle beschreibenden. Ein kleiner Skizze zeigt, wie es verwendet werden kann Ein zufälliger Generator wird verwendet, um ein senso nachzuahmen R. In Setup ist die myRA gelöscht, so dass wir mit dem Hinzufügen neuer Daten beginnen können. In der Schleife wird zuerst eine zufällige Zahl generiert und in einen Float umgewandelt, um zu myRA hinzugefügt zu werden. Dann wird das runningAverage auf den seriellen Port gedruckt. Man könnte es auch auf einigen anzeigen LCD oder senden Sie über Ethernet usw. Wenn 300 Artikel hinzugefügt werden, wird myRA gelöscht, um wieder von vorne zu beginnen. Um die Bibliothek zu benutzen, machen Sie einen Ordner in Ihrem SKETCHBOOKPATH libaries mit dem Namen RunningAverage und setzen Sie die h und dort Optional ein Beispiel-Unterverzeichnis, um die Probe zu platzieren App.2011-01-30 initial version.2011-02-28 fester fehlender destruktor in h file.2011-02-28 entfernt default constructor.2012- - trimValue Yuval Naveh hat TrimValue gefunden, die auf web.2012-11-21 gefunden wurde. 2012-12-30 hinzugefügt fillValue refactored für publishing.2014-07-03 hinzugefügt Memory-Schutz-Code - wenn interne Array kann nicht zugeordnet werden Größe wird 0 Dies ist zu lösen Problem beschrieben hier. Test extensively. Template class. RunningAverage h. RunningAverage. Is Es ist möglich, einen gleitenden Durchschnitt zu implementieren In C ohne die Notwendigkeit für ein Fenster von Proben. Ich habe festgestellt, dass ich ein bisschen optimieren kann, indem Sie eine Fenstergröße, die eine Kraft von zwei für Bit-Verschiebung statt zu teilen, aber nicht brauchen einen Puffer wäre schön Dort eine Möglichkeit, ein neues gleitendes durchschnittliches Ergebnis nur als eine Funktion des alten Ergebnisses und der neuen Probe auszudrücken. Erstellen Sie ein Beispiel gleitenden Durchschnitt, über ein Fenster von 4 Samples zu. Add neue Probe eA gleitenden Durchschnitt kann rekursiv implementiert werden, aber Für eine genaue Berechnung des gleitenden Mittelpunktes musst du dich an die älteste Eingangsmuster in der Summe erinnern, dh die a in deinem Beispiel Für eine Länge N gleitenden Durchschnitt berechnen Sie, wo yn das Ausgangssignal ist und xn das Eingangssignal Eq 1 sein kann Geschrieben rekursiv wie. So musst du dich immer an die Probe x nN erinnern, um zu berechnen 2.As, auf die von Conrad Turner hingewiesen wird, kannst du stattdessen ein unendlich langes exponentielles Fenster verwenden, das es erlaubt, die Ausgabe nur aus der Vergangenheit zu berechnen und Die aktuelle input. but dies ist nicht ein Standard-ungewichteten gleitenden Durchschnitt, aber ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt, wo die Proben in der Vergangenheit ein geringeres Gewicht bekommen, aber zumindest in der Theorie vergisst man nichts, was die Gewichte nur kleiner und kleiner für Proben weit in der Vergangenheit. Ich habe einen gleitenden Durchschnitt Ohne Einzelposten-Speicher für ein GPS-Tracking-Programm Ich schrieb. Ich beginne mit 1 Probe und teilen durch 1, um die aktuelle avg. I dann fügen Sie anothe Probe und teilen durch 2 auf die aktuelle avg. Dies geht weiter, bis ich auf die Länge zu bekommen Der Durchschnitt. Jede Zeit danach, füge ich in die neue Probe, bekomm den Durchschnitt und entferne diesen Durchschnitt aus der total. Ich bin kein Mathematiker, aber das schien wie ein guter Weg, es zu tun Ich dachte, es würde den Magen eines Echte Mathe Kerl aber, es stellt sich heraus, es ist eine der akzeptierten Möglichkeiten, es zu tun Und es funktioniert gut Nur daran erinnern, dass je höher Ihre Länge Je langsamer es folgt, was Sie folgen wollen Das mag nicht die meiste Zeit, aber wenn folgt Satelliten, wenn y Ou sind langsam, die Spur könnte weit von der tatsächlichen Position entfernt sein und es wird schlecht aussehen Sie könnten eine Lücke zwischen dem Sat und den hinteren Punkten haben Ich wählte eine Länge von 15 aktualisiert 6 mal pro Minute, um ausreichende Glättung und nicht zu weit kommen Von der tatsächlichen Sat-Position mit dem geglätteten Pfad dots. answered Nov 16 16 at 23 03.initialize total 0, count 0 jedes Mal sehen einen neuen value. Then ein input scanf, man add add total newValue, ein inkrement count, eine dividendurchschnitt insgesamt Count. This wäre ein gleitender Durchschnitt über alle inputs. To berechnen den Durchschnitt über nur die letzten 4 Eingänge, würde 4 Eingabevariablen erfordern, vielleicht kopieren jede Eingabe in eine ältere inputvariable, dann die Berechnung der neuen gleitenden Durchschnitt als Summe der 4 inputvariables, Geteilt durch 4 richtige Verschiebung 2 wäre gut, wenn alle Eingänge waren positiv, um die durchschnittliche Berechnung. Erwerben 3. Februar 15 um 4 06.That wird tatsächlich berechnen den Gesamtdurchschnitt und nicht der gleitende Durchschnitt Als Zählimpuls wird größer die Auswirkungen von jedem neuen Eingabeprobe Wird verschwindend klein Hilmar 3. Februar 15 um 13 53. Ihre Antwort.2017 Stack Exchange, Inc.