Moving average filter pic

Seperti yang telah disebutkan oleh orang lain, Anda harus mempertimbangkan filter IIR (respon impuls tak terbatas) daripada filter FIR (respon impaksi rendah) yang Anda gunakan sekarang. Ada lebih dari itu, tapi sekilas filter FIR diimplementasikan sebagai konvolusi eksplisit dan filter IIR dengan persamaan. Saringan IIR yang saya gunakan banyak di mikrokontroler adalah tiang tunggal yang low pass filter. Ini adalah analog digital dari filter analog R-C sederhana. Untuk kebanyakan aplikasi, ini akan memiliki karakteristik yang lebih baik daripada filter kotak yang Anda gunakan. Sebagian besar penggunaan filter kotak yang saya temui adalah hasil dari seseorang yang tidak memperhatikan kelas pemrosesan sinyal digital, bukan sebagai akibat dari kebutuhan akan karakteristik khusus mereka. Jika Anda hanya ingin menipiskan frekuensi tinggi yang Anda tahu adalah suara, satu kutub low pass filter lebih baik. Cara terbaik untuk menerapkan satu digital di mikrokontroler biasanya: FILT FILT FF (NEW - FILT) FILT adalah bagian dari keadaan persisten. Ini adalah satu-satunya variabel persisten yang Anda butuhkan untuk menghitung filter ini. BARU adalah nilai baru yang disaring dengan iterasi ini. FF adalah fraksi filter. Yang menyesuaikan berat filter. Lihatlah algoritma ini dan lihat bahwa untuk FF 0 filternya sangat berat karena hasilnya tidak pernah berubah. Untuk FF 1, sama sekali tidak ada filter sama sekali karena output hanya mengikuti input. Nilai yang berguna ada di antaranya. Pada sistem kecil Anda memilih FF menjadi 12 N sehingga multiply oleh FF dapat dilakukan sebagai pergeseran yang tepat dengan bit N. Sebagai contoh, FF mungkin 116 dan multiply oleh FF oleh karena itu pergeseran yang tepat dari 4 bit. Jika tidak, filter ini hanya memerlukan satu pengurangan dan satu menambahkan, meskipun jumlahnya biasanya lebih lebar daripada nilai masukan (lebih pada ketepatan numerik pada bagian terpisah di bawah ini). Saya biasanya mengambil pembacaan AD secara signifikan lebih cepat daripada yang dibutuhkan dan menerapkan dua filter ini mengalir. Ini adalah gabungan digital dari dua filter R-C secara seri, dan dilemahkan dengan 12 dBoctave di atas frekuensi rolloff. Namun, untuk pembacaan AD biasanya lebih relevan untuk melihat filter di domain waktu dengan mempertimbangkan respons langkahnya. Ini memberitahu Anda seberapa cepat sistem Anda akan melihat perubahan saat hal yang Anda ukur berubah. Untuk memudahkan merancang filter ini (yang hanya berarti memilih FF dan menentukan berapa banyak dari mereka untuk berjemur), saya menggunakan FILTBITS program saya. Anda menentukan jumlah bit pergeseran untuk setiap FF dalam rangkaian filter bertingkat, dan ini menghitung respons langkah dan nilai lainnya. Sebenarnya saya biasanya menjalankan ini melalui skrip wrapper PLOTFILT saya. Ini menjalankan FILTBITS, yang membuat file CSV, lalu memplot file CSV. Sebagai contoh, berikut ini adalah hasil dari PLOTFILT 4 4: Dua parameter untuk PLOTFILT berarti akan ada dua filter yang bertingkat dari jenis yang dijelaskan di atas. Nilai 4 menunjukkan jumlah bit shift untuk mewujudkan multiply oleh FF. Oleh karena itu, kedua nilai FF 116 dalam kasus ini. Jejak merah adalah respons satuan langkah, dan merupakan hal utama yang harus diperhatikan. Sebagai contoh, ini memberitahu Anda bahwa jika perubahan input seketika, output dari filter gabungan akan menetap sampai 90 dari nilai baru dalam 60 iterasi. Jika Anda peduli dengan 95 waktu penyelesaian maka Anda harus menunggu sekitar 73 iterasi, dan untuk 50 waktu penyelesaian hanya ada 26 iterasi. Jejak hijau menunjukkan output dari satu lonjakan amplitudo penuh. Ini memberi Anda beberapa gagasan tentang penekanan kebisingan secara acak. Sepertinya tidak ada sampel tunggal yang akan menyebabkan lebih dari 2,5 perubahan pada output. Jejak biru adalah memberi perasaan subjektif tentang apa yang dilakukan filter ini dengan white noise. Ini bukan tes yang ketat karena tidak ada jaminan apa sebenarnya isi angka acak yang diambil sebagai masukan suara putih untuk menjalankan PLOTFILT ini. Ini hanya untuk memberi Anda perasaan kasar tentang berapa banyak itu akan terjepit dan betapa halusnya itu. PLOTFILT, mungkin FILTBITS, dan banyak barang bermanfaat lainnya, terutama untuk pengembangan firmware PIC tersedia di rilis perangkat lunak Development Tools PIC di halaman download Perangkat Lunak saya. Ditambahkan tentang ketepatan numerik yang saya lihat dari komentar dan sekarang ada jawaban baru bahwa ada minat dalam membahas jumlah bit yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan filter ini. Perhatikan bahwa multiply oleh FF akan membuat log 2 (FF) bit baru di bawah titik biner. Pada sistem kecil, FF biasanya dipilih menjadi 12 N sehingga multiply ini sebenarnya disadari oleh pergeseran bit N yang tepat. FILT oleh karena itu biasanya merupakan fixed point integer. Perhatikan bahwa ini tidak mengubah salah satu matematika dari sudut pandang prosesor. Misalnya, jika Anda menyaring pembacaan 10 bit AD dan N 4 (FF 116), Anda memerlukan 4 bit pecahan di bawah pembacaan ADC 10 bit. Salah satu prosesor yang paling, Anda akan melakukan operasi 16 bit integer karena pembacaan AD 10 bit. Dalam kasus ini, Anda masih bisa melakukan operti 16 bit integer yang sama persis, tapi mulailah dengan pembacaan AD yang kiri digeser oleh 4 bit. Prosesor tidak mengetahui perbedaan dan tidak perlu. Melakukan matematika pada bilangan bulat 16 bit keseluruhan bekerja baik jika Anda menganggapnya sebagai 12,4 titik tetap atau bilangan bulat 16 bit sejati (titik tetap 16,0). Secara umum, Anda perlu menambahkan N bit setiap pole filter jika Anda tidak ingin menambahkan noise karena representasi numerik. Pada contoh di atas, filter kedua dua harus memiliki 1.044 18 bit agar tidak kehilangan informasi. Dalam prakteknya pada mesin 8 bit yang berarti Anda menggunakan nilai 24 bit. Secara teknis hanya tiang kedua dua akan membutuhkan nilai yang lebih luas, tapi untuk kesederhanaan firmware saya biasanya menggunakan representasi yang sama, dan dengan demikian kode yang sama, untuk semua kutub filter. Biasanya saya menulis subrutin atau makro untuk melakukan satu operasi kutub filter, lalu menerapkannya pada masing-masing kutub. Apakah subrutin atau makro bergantung pada apakah siklus atau memori program lebih penting dalam proyek tertentu. Either way, saya menggunakan beberapa keadaan awal untuk melewati NEW ke dalam subroutinemacro, yang memperbarui FILT, tapi juga memuatnya ke keadaan awal yang sama dengan NEW. Hal ini memudahkan penerapan beberapa kutub sejak FILT yang diperbarui dari satu kutub adalah NEW Dari yang berikutnya. Ketika sebuah subrutin, berguna untuk menunjuk ke FILT dalam perjalanan, yang diperbarui tepat setelah FILT di jalan keluar. Dengan cara itu subroutine secara otomatis beroperasi pada filter berturut-turut di memori jika disebut berkali-kali. Dengan makro Anda tidak memerlukan pointer sejak Anda meneruskan alamat untuk beroperasi pada setiap iterasi. Contoh Kode Berikut adalah contoh makro seperti yang dijelaskan di atas untuk PIC 18: Dan ini adalah makro yang serupa untuk PIC 24 atau dsPIC 30 atau 33: Kedua contoh ini diimplementasikan sebagai macro menggunakan assembler PIC assembler saya. Yang lebih mampu daripada fasilitas makro internal. Clabacchio: Masalah lain yang seharusnya saya sebutkan adalah implementasi firmware. Anda bisa menulis satu kutub low pass filter subrutin sekali, lalu aplikasikan berkali-kali. Sebenarnya saya biasanya menulis subrutin semacam itu untuk mengambil pointer ke memori ke status filter, lalu memajukan penunjuknya sehingga bisa disebut suksesi dengan mudah untuk mewujudkan filter multi-pole. Ndash Olin Lathrop 20 Apr 12 at 15:03 1. Terima kasih banyak atas jawaban Anda - semuanya. Saya memutuskan untuk menggunakan Filter IIR ini, namun Filter ini tidak digunakan sebagai Filter LowPass Standar, karena saya memerlukan Nilai Counter rata-rata dan membandingkannya untuk mendeteksi Perubahan pada Range tertentu. Karena Nilai-nilai ini van memiliki dimensi yang sangat berbeda tergantung Hardware yang ingin saya gunakan rata-rata agar bisa bereaksi terhadap perubahan spesifik Hardware ini secara otomatis. Ndash sensslen 21 Mei jam 12:06 Jika Anda dapat hidup dengan pembatasan kekuatan dua item sampai rata-rata (yaitu 2,4,8,16,32 dll) maka pembagian dapat dilakukan dengan mudah dan efisien pada Kinerja mikro rendah tanpa pembagian khusus karena bisa dilakukan sebagai sedikit pergeseran. Setiap shift kanan adalah satu kekuatan dari dua contoh: OP mengira dia memiliki dua masalah, terbagi dalam sebuah PIC16 dan memori untuk buffer cincinnya. Jawaban ini menunjukkan bahwa membagi tidak sulit. Diakui hal itu tidak mengatasi masalah memori namun sistem SE memungkinkan jawaban sebagian, dan pengguna dapat mengambil sesuatu dari setiap jawaban untuk dirinya sendiri, atau bahkan mengedit dan menggabungkan jawaban lainnya. Karena beberapa jawaban lain memerlukan operasi pembagian, keduanya sama tidak lengkap karena tidak menunjukkan bagaimana memanfaatkan ini secara efisien pada PIC16. Ndash Martin Apr 20 12 at 13:01 Ada jawaban untuk filter rata-rata bergerak sejati (alias filter boxcar) dengan sedikit kebutuhan memori, jika Anda tidak keberatan melakukan downsampling. Yang disebut sikat integrator-comb filter (CIC). Idenya adalah bahwa Anda memiliki integrator yang Anda ambil perbedaannya selama periode waktu tertentu, dan perangkat penyimpanan memori utama adalah dengan menggunakan downsampling, Anda tidak perlu menyimpan setiap nilai integrator. Hal ini dapat diimplementasikan dengan menggunakan pseudocode berikut: Panjang rata-rata pergerakan efektif Anda adalah penipisanFactorstatesize tetapi Anda hanya perlu menyimpan sampel yang bervariasi. Jelas Anda bisa mendapatkan kinerja yang lebih baik jika Anda menyatakan dan penipisanFaktor adalah kekuatan 2, sehingga operator pembagian dan sisanya digantikan oleh pergeseran dan topeng. Postscript: Saya setuju dengan Olin bahwa Anda harus selalu mempertimbangkan filter IIR sederhana sebelum filter rata-rata bergerak. Jika Anda tidak memerlukan frekuensi-nulls dari filter boxcar, filter low-pass 1-pole atau 2-pole mungkin akan bekerja dengan baik. Di sisi lain, jika Anda memfilter untuk tujuan penipisan (gunakan input tingkat sampel tinggi dan rata-rata untuk digunakan oleh proses dengan tingkat rendah), filter CIC mungkin hanya sesuai dengan yang Anda cari. (Terutama jika Anda dapat menggunakan stateize1 dan hindari ringbuffer sama sekali dengan nilai integrator tunggal saja) Ada beberapa analisis mendalam tentang matematika di belakang menggunakan filter orde pertama IIR yang telah dijelaskan oleh Olin Lathrop di tumpukan pertukaran Digital Signal Processing (Termasuk banyak gambar cantik.) Persamaan untuk filter IIR ini adalah: Ini dapat diimplementasikan hanya dengan bilangan bulat dan tidak ada pembagian dengan menggunakan kode berikut (mungkin memerlukan beberapa debugging saat saya mengetik dari memori.) Filter ini mendekati rata-rata bergerak dari Sampel K terakhir dengan menetapkan nilai alpha menjadi 1K. Lakukan ini pada kode sebelumnya dengan menentukan BITS to LOG2 (K), yaitu untuk K 16 set BITS sampai 4, untuk K 4 set BITS ke 2, dll. (Minta verifikasi kode yang tercantum di sini segera setelah saya mendapatkan perubahan dan Edit jawaban ini jika diperlukan.) Dijawab 23 Juni 12 jam 4:04 Heres sebuah filter low-pass single-pole (moving average, dengan cutoff frequency CutoffFrequency). Sangat sederhana, sangat cepat, bagus, dan hampir tidak ada memori di atas kepala. Catatan: Semua variabel memiliki ruang lingkup di luar fungsi filter, kecuali yang dilewatkan dalam newInput Catatan: Ini adalah filter satu tahap. Beberapa tahap dapat mengalir bersama untuk meningkatkan ketajaman filter. Jika Anda menggunakan lebih dari satu tahap, Anda harus menyesuaikan DecayFactor (yang berkaitan dengan Cutoff-Frequency) untuk memberi kompensasi. Dan yang pasti yang Anda butuhkan hanyalah dua baris yang ditempatkan di manapun, mereka tidak memerlukan fungsinya sendiri. Filter ini memang memiliki waktu ramp-up sebelum moving average mewakili sinyal input. Jika Anda perlu melewati waktu ramp-up itu, Anda bisa menginisialisasi MovingAverage ke nilai pertama dari newInput, bukan 0, dan berharap newInput baru bukan outlier. (CutoffFrequencySampleRate) memiliki range antara 0 dan 0.5. DecayFactor adalah nilai antara 0 dan 1, biasanya mendekati 1. Pelampung presisi tunggal cukup baik untuk kebanyakan hal, saya lebih memilih ganda. Jika Anda perlu tetap dengan bilangan bulat, Anda dapat mengubah DecayFactor dan Amplitude Factor menjadi bilangan bulat fraksional, di mana pembilang disimpan sebagai bilangan bulat, dan penyebutnya adalah bilangan bulat dari 2 (sehingga Anda dapat menggeser bit ke kanan seperti Penyebut daripada harus membagi selama loop filter). Misalnya, jika DecayFactor 0,99, dan Anda ingin menggunakan bilangan bulat, Anda dapat mengatur DecayFactor 0.99 65536 64881. Dan kemudian kapan saja Anda mengalikan dengan DecayFactor di loop filter Anda, cukup geser hasilnya 16. Untuk informasi lebih lanjut tentang ini, sebuah buku yang sangat bagus Online, bab 19 tentang filter rekursif: dspguidech19.htm PS Untuk paradigma Moving Average, pendekatan yang berbeda untuk menetapkan DecayFactor dan AmplitudeFactor yang mungkin lebih relevan dengan kebutuhan Anda, katakanlah Anda menginginkan yang sebelumnya, sekitar 6 item dirata-ratakan bersama, lakukan secara diskrit, Anda akan menambahkan 6 item dan bagi dengan 6, jadi Anda dapat mengatur AmplitudeFactor menjadi 16, dan DecayFactor menjadi (1.0 - AmplitudeFactor). Menjawab 14 Mei 12 di 22:55 Semua orang telah berkomentar secara menyeluruh tentang kegunaan IIR vs FIR, dan pada divisi power-of-two. Id hanya ingin memberikan beberapa rincian implementasi. Di bawah ini bekerja dengan baik pada mikrokontroler kecil tanpa FPU. Tidak ada perkalian, dan jika Anda mempertahankan N dua kekuatan, semua divisi itu sedikit bergeser bit. Penyangga cincin FIR dasar: simpan buffer yang sedang berjalan dari nilai N terakhir, dan SUM berjalan dari semua nilai di buffer. Setiap kali sampel baru masuk, kurangi nilai tertua dari buffer dari SUM, ganti dengan sampel baru, tambahkan sampel baru ke SUM, dan output SUMN. Modifikasi penyangga cincin IIR: simpan SUM berjalan dari nilai N terakhir. Setiap kali sampel baru masuk, SUM - SUMN, tambahkan sampel baru, dan output SUMN. Dijawab 28 Agu 13 at 13:45 Jika saya membaca Anda benar, Anda menggambarkan filter IIR orde pertama nilai yang Anda kurangi bukanlah nilai tertua yang jatuh, tapi bukan nilai rata-rata sebelumnya. Filter IIR orde pertama tentu bisa berguna, tapi saya tidak yakin dengan apa yang Anda maksudkan saat Anda menyarankan bahwa hasilnya sama untuk semua sinyal periodik. Pada tingkat sampel 10KHz, memberi makan gelombang persegi 100Hz ke dalam kotak filter 20-tahap akan menghasilkan sinyal yang naik secara merata untuk 20 sampel, duduk tinggi selama 30, turun secara merata untuk 20 sampel, dan duduk rendah untuk 30. Perintah pertama IIR filter Ndash supercat Aug 28 13 at 15:31 akan menghasilkan gelombang yang dengan tajam mulai naik dan berangsur-angsur turun mendekati (tapi tidak di) input maksimal, lalu dengan tajam mulai jatuh dan berangsur-angsur turun mendekati (tapi tidak di) input minimal. Perilaku yang sangat berbeda. Ndash supercat Aug 28 13 at 15:32 Satu masalah adalah bahwa rata-rata bergerak sederhana mungkin atau mungkin tidak berguna. Dengan filter IIR, Anda bisa mendapatkan filter yang bagus dengan jumlah yang relatif sedikit. FIR yang Anda jelaskan hanya bisa memberi Anda sebuah persegi panjang pada waktunya - sebuah sinc di freq - dan Anda bisa mengelola lobus samping. Ini mungkin layak untuk dilemparkan beberapa bilangan bulat banyak untuk membuatnya menjadi FIR yang bagus simetris yang bagus jika Anda bisa mengimbangi kutu jam. Ndash Scott Seidman Aug 29 13 at 13:50 ScottSeidman: Tidak perlu mengalikan jika seseorang hanya memiliki setiap tahap FIR baik output rata-rata input ke tahap itu dan nilai yang tersimpan sebelumnya, dan kemudian menyimpan input (jika seseorang memiliki Kisaran numerik, seseorang bisa menggunakan jumlah tersebut daripada rata-rata). Apakah itu lebih baik daripada filter kotak tergantung pada aplikasi (respons langkah filter kotak dengan penundaan total 1ms, misalnya, akan mengalami lonjakan d2dt yang buruk saat input berubah, dan lagi 1ms kemudian, namun akan memiliki minimum Mungkin ddt untuk filter dengan penundaan 1ms total). Ndash supercat Aug 29 13 at 15:25 Seperti kata mikeselectricstuff, jika Anda benar-benar perlu mengurangi kebutuhan ingatan Anda, dan Anda tidak keberatan respons impuls Anda menjadi eksponensial (bukan pulsa persegi panjang), saya akan mencari filter rata-rata bergerak eksponensial . Saya menggunakannya secara ekstensif. Dengan jenis filter itu, Anda tidak memerlukan penyangga. Anda tidak perlu menyimpan N sampel masa lalu. Hanya satu. Jadi, kebutuhan memori Anda bisa ditebang oleh faktor N. Juga, Anda tidak memerlukan pembagian untuk itu. Hanya perkalian. Jika Anda memiliki akses ke aritmatika floating-point, gunakan perkalian floating-point. Jika tidak, lakukan perkalian bilangan bulat dan bergeser ke kanan. Namun, kami di tahun 2012, dan saya akan merekomendasikan Anda untuk menggunakan kompiler (dan MCU) yang memungkinkan Anda bekerja dengan nomor floating-point. Selain memori yang lebih efisien dan lebih cepat (Anda tidak perlu memperbarui item dalam buffer melingkar), saya akan mengatakan itu juga lebih alami. Karena respons impuls eksponensial lebih sesuai dengan perilaku alam, pada kebanyakan kasus. Menjawab 20 Apr 12 at 9:59 Salah satu masalah dengan filter IIR karena hampir disentuh oleh olin dan supercat namun tampaknya diabaikan oleh orang lain adalah pembulatannya menurunkan beberapa ketidaktepatan (dan berpotensi biastruncasi). Dengan asumsi bahwa N adalah kekuatan dua, dan hanya aritmatika integer yang digunakan, pergeseran benar secara sistematis menghilangkan LSB sampel baru. Itu berarti berapa lama seri itu bisa, rata-rata tidak akan pernah memperhitungkannya. Sebagai contoh, anggaplah sebuah seri yang perlahan menurun (8,8,8,87,7,7 7,6,6,) dan anggap rata-rata memang 8 di awal. Tinju 7 sampel akan membawa rata-rata 7, apa pun kekuatan saringannya. Hanya untuk satu sampel. Cerita yang sama untuk 6, dll Sekarang pikirkan sebaliknya. Serie naik. Rata-rata akan tetap di 7 selamanya, sampai sampel cukup besar untuk membuatnya berubah. Tentu saja, Anda bisa memperbaiki bias dengan menambahkan 12N2, tapi wont itu benar-benar memecahkan masalah presisi. Dalam hal ini seri yang menurun akan bertahan sampai 8 sampai sampel adalah 8-12 (N2). Untuk N4 misalnya, sampel di atas nol akan tetap rata-rata tidak berubah. Saya percaya solusi untuk itu berarti menyandang akumulator LSB yang hilang. Tapi saya tidak membuatnya cukup jauh untuk memiliki kode yang siap, dan saya tidak yakin itu tidak akan merugikan kekuatan IIR dalam beberapa kasus seri lainnya (misalnya, apakah rata-rata 7,9,7,9 sampai 8 saat itu). Olin, kaskade dua tahap Anda juga perlu penjelasan. Maksud Anda memegang dua nilai rata-rata dengan hasil dari umpan pertama ke kedua dalam setiap iterasi. Apa gunanya Rata-rata Rata-rata bergerak rata-rata Rata-rata Rata-rata bergerak sederhana Anda dianjurkan untuk menyelesaikan tugas ini sesuai dengan uraian tugas, dengan menggunakan bahasa apa pun yang mungkin Anda ketahui. Komputasi rata-rata bergerak sederhana dari serangkaian angka. Buat functionclassinstance fungsi stateful yang mengambil sebuah periode dan mengembalikan sebuah rutinitas yang membutuhkan sebuah angka sebagai argumen dan mengembalikan rata-rata pergerakan sederhana dari argumennya sejauh ini. Rata-rata pergerakan sederhana adalah metode untuk menghitung rata-rata arus angka dengan hanya rata-rata menghasilkan 160 P 160 angka terakhir dari arus, 160 di mana 160 P 160 dikenal sebagai periode. Hal ini dapat diimplementasikan dengan memanggil rutin awal dengan 160 P 160 sebagai argumennya, 160 I (P), 160 yang kemudian harus mengembalikan sebuah rutinitas yang jika dipanggil dengan anggota individual, anggota berturut-turut dari sejumlah angka, menghitung mean (up Ke), yang terakhir 160 P 160 dari mereka, mari kita panggil SMA 160 ini (). Kata 160 dalam deskripsi tugas mengacu pada kebutuhan 160 SMA (160) untuk mengingat informasi tertentu antara panggilan ke sana: 160 Periode, 160 P 160 Sebuah wadah pesanan yang terdiri dari 160 nomor 160 P 160 terakhir dari masing-masing Panggilan individualnya. Stateful 160 juga berarti bahwa panggilan berturut-turut ke 160 I (), 160 penginisialisasi, 160 harus mengembalikan rutinitas terpisah yang tidak 160 berbagi keadaan tersimpan sehingga bisa digunakan pada dua aliran data independen. Pseudo-code untuk implementasi 160 SMA 160 adalah: Versi ini menggunakan antrian yang terus-menerus untuk memegang nilai p terbaru. Setiap fungsi yang dikembalikan dari init-moving-average memiliki keadaan di atom yang memegang nilai antrian. Implementasi ini menggunakan daftar melingkar untuk menyimpan nomor di jendela pada awal setiap pointer iterasi mengacu pada daftar sel yang memegang nilai yang baru saja keluar dari jendela dan diganti dengan nilai tambah saja. Menggunakan edit Penutupan Saat ini, sma ini tidak boleh nogc karena mengalokasikan penutupan di heap. Beberapa analisis pelarian bisa menghapus alokasi tumpukan. Menggunakan Struct edit Versi ini menghindari alokasi heap penutupan agar data dalam rangka tumpukan fungsi utama. Output yang sama: Untuk menghindari perkiraan floating point terus menumpuk dan berkembang, kode tersebut dapat melakukan jumlah periodik pada keseluruhan antrian antrian melingkar. Implementasi ini menghasilkan dua (fungsi) objek sharing state. Hal ini idiomatic dalam E untuk memisahkan input dari output (baca dari tulis) daripada menggabungkannya menjadi satu objek. Strukturnya sama dengan implementasi Standard DeviationE. Program elixir di bawah ini menghasilkan fungsi anonim dengan periode tertanam, yang digunakan sebagai periode rata-rata bergerak sederhana. Fungsi run membaca input numerik dan meneruskannya ke fungsi anonim yang baru dibuat, dan kemudian memeriksa hasilnya ke STDOUT. Outputnya ditunjukkan di bawah ini, dengan rata-rata, diikuti oleh input yang dikelompokkan, membentuk dasar setiap rata-rata bergerak. Erlang memiliki penutupan, tapi variabel tidak berubah. Solusi kemudian adalah dengan menggunakan proses dan pesan sederhana yang lewat API berbasis. Bahasa matriks memiliki rutinitas untuk menghitung flar yang meluncur untuk urutan item tertentu. Hal ini kurang efisien untuk loop seperti pada perintah berikut. Terus meminta masukan untuk saya. Yang ditambahkan ke akhir daftar L1. L1 dapat ditemukan dengan menekan 2ND1, dan mean dapat ditemukan di ListOPS Press ON untuk mengakhiri program. Fungsi yang mengembalikan daftar berisi data rata-rata dari argumen yang disediakan Program yang mengembalikan nilai sederhana pada setiap pemanggilan: daftar adalah daftar yang dirata-ratakan: p adalah periode: 5 mengembalikan daftar rata-rata: Contoh 2: Menggunakan program movinav2 (i , 5) - Menginisialisasi perhitungan rata-rata bergerak, dan menentukan periode 5 movinav2 (3, x): x - data baru dalam daftar (nilai 3), dan hasilnya akan disimpan pada variabel x, dan ditampilkan movinav2 (4, x) : X - data baru (nilai 4), dan hasil baru akan disimpan pada variabel x, dan ditampilkan (43) 2. Deskripsi fungsi movinavg: variable r - adalah hasilnya (daftar rata-rata) yang akan dikembalikan variabel i - adalah variabel indeks, dan menunjuk ke akhir daftar sub-daftar yang dirata-ratakan. Variabel z - variabel pembantu Fungsi menggunakan variabel i untuk menentukan nilai mana dari daftar yang akan dipertimbangkan dalam perhitungan rata-rata berikutnya. Pada setiap iterasi, variabel i menunjuk ke nilai terakhir dalam daftar yang akan digunakan dalam perhitungan rata-rata. Jadi kita hanya perlu mencari tahu mana yang akan menjadi nilai pertama dalam daftar. Biasanya harus mempertimbangkan elemen p, jadi elemen pertama adalah yang diindeks oleh (i-p1). Namun pada iterasi pertama perhitungan itu biasanya akan negatif, jadi persamaan berikut akan menghindari indeks negatif: max (i-p1,1) atau, atur persamaan, maks (i-p, 0) 1. Tapi jumlah elemen pada iterasi pertama juga akan lebih kecil, nilai yang benar akan (indeks akhir - mulai indeks 1) atau, atur persamaannya, (i - (max (ip, 0) 1) 1), dan kemudian , (I-max (ip, 0)). Variabel z memegang nilai umum (maks (ip), 0) sehingga beginindex akan menjadi (z1) dan jumlah bidangnya akan (iz) pertengahan (daftar, z1, iz) akan mengembalikan daftar nilai yang akan menjadi jumlah rata-rata ( .) Akan jumlah mereka jumlah (.) (Iz) ri akan rata-rata mereka dan menyimpan hasilnya di tempat yang sesuai dalam daftar hasil fp1 menciptakan aplikasi parsial memperbaiki (dalam kasus ini) parameter kedua dan ketigaEmbedded Engineering In post. Saya akan menunjukkan cara menerapkan filter filter rata-rata digital yang paling sederhana yang dipilih. Meski sangat mudah diimplementasikan tapi masih dalam banyak aplikasi ini lebih dari cukup baik. Misalnya mengurangi noise acak dari sinyal. Ofcourse ketika sangat sederhana itu memang memiliki masalah seperti. Tidak ada respon filter yang sangat tajam. Masukan saluran 1 Menyapu dari 20Hz sampai 6Khz, Channel 4 (Hijau) 15 titik disaring output, M (Merah) output di freq domain Sabtu, 1 Oktober 2016 Proyek ini adalah bagian akhir dalam Membuat Cahaya Solar yang sangat kuat. Dalam proyek ini kami mengintip LTC3478 berbasis philips driver Driver dan BQ24650 berbasis MPPT Solar Li-Ion charge Controller. Kami akan menggunakan total 3 9 Watt masing-masing papan Driver LED dan satu pengendali biaya untuk mengisi daya baterai 6 Cell 7.6V 20000mah li-lion, Ada 4 tampilan grafik batang LED untuk menunjukkan perkiraan tingkat baterai dan satu tombol untuk mengendalikan Onoff, Level yang Berbeda Kecerahan. Dan pilih salah satunya. Semua atau sedikit papan LED menyala. Tidak banyak yang bisa dijelaskan dalam hal schmeatic dan firmware karena semua Firmware dan Schmeatic aer sudah ada di akun github saya. Panel antarmuka pengguna terbuat dari PCB dengan 4 status baterai LED port untuk panel surya Connector dan tombol kontrol. Bila baterai chargin status LED ditampilkan sesuai dan saat baterai dipecat, status pemuatan diupdate sesuai dengan itu. Sebagai tambahan pada proyek pencahayaan matahari kecil yang sedang saya tangani, saya telah menciptakan pengendali biaya matahari kecil ini untuk mengisi baterai ion litium (li-ion). Sirkuit Memanfaatkan Texas Instrument BQ24650 di jantung lingkaran untuk mengendalikan muatan. Karena rangkaian memiliki MOSFET eksternal sehingga arus maksimal 160charge dapat disesuaikan dengan nilai yang sangat tinggi. 160Circuit menerima Nilai Panel Surya dari 5V ke 28V. Saya telah mengujinya dengan nominal 12V (17Volts open circuit) 160. dan 24 Volts nominal Solar panel pada Battery Charge current hingga 4A. Saat ini dipasang di rumah saya sejak beberapa bulan Mengisi baterai mah li-ion 20000. Sirkuit memiliki konektor arus besar dengan kapasitas 4 pin Molex untuk panel surya. 6 pin konektor untuk baterai dan beban beralih. Hal ini juga memungkinkan untuk menghubungkan NTC untuk pemantauan temprature baterai. BQ24650 bisa otomatis memantau temprature baterai. Mikrokontroler telah mendedikasikan 3 output PWM untuk LED redup dan 6 gpio pin header untuk status lebih baik yang dipimpin dan tombol antarmuka pengguna. Hallo zu Deutsch Leser. Das ist mein erste Artikel auf Deutsch. Saya habe viel aufrufe aus Deutschland deshalb Jetzt ab, ich werde auch auf Deutsch publizieren weil ich Detusch lerne und ich mchte mehr bungen. Jedes Artikel wird auf Deutsch und English. wenn wir Widerspruch zwischen dem Artikel auf Deutsch und Englisch haben, die English berwiegt weil Meine erfahrungen auf deutsch kurze ist.160 160 160 160Jadi beginnen wir. Heutzutage arbeite ich sebuah proin Proin. QuotMPPT Solar li-ion Laderquot. Bei diesem projekt brauche ich eine160sehr160vollmacht 25W LED leicht. Aber 25W ist viel fur ein160LED-Triber. Es erforden viele kentnisse ein 25 W LED-Triber zu entwerfen. Hauptsorge auf die Projket quotMPPT Solar - lon Laderquot ist zu Lernen wie der MPPT Larder Arbeitet dan matikan perangkat lunak Algorithmus sind. Das Projektin ein teil von ein Projekt adalah publiziere ich spter.160 160 160 160 Reticently saya sedang mengerjakan proyek pencahayaan Solar ringan , Saya membutuhkan lampu penerangan 25W 160LED yang sangat terang. Tapi masalah adalah untuk 25W itu banyak kekuatan untuk LED dan memerlukan beberapa keterampilan untuk membuat seperti watt tinggi LED driver. Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk mendapatkan pengetahuan tentang pengontrol muatan MPPT dan algoritma pengisian daya MPPT. Proyek ini merupakan bagian dari proyek. Yang akan saya posting nanti. 160160160 Posting ini akan menjadi bagian ke 4 dalam rangkaian pembuatan Board ARM yang mampu Linux di rumah. Klik Pertama. Kedua dan ketiga untuk pergi ke bagian sebelumnya, jadi mari kita mulai. Apa itu Bootloader, Mengapa kita membutuhkannya? Boot loader adalah program yang merupakan program pertama yang dijalankan oleh CPU. Ini menandai beberapa tujuan yang sangat spesifik untuk menentukan beberapa hal yang sangat penting sebelum memasukkan program utama (mungkin OS) ke dalam memori utama. Itulah sebabnya disebut boot loader. Tergantung pada kebutuhan boot loader mungkin melakukan beberapa tugas lain (kita akan membahasnya disini). Ada berbagai bentuk dan ukuran bootloader. Mereka semua melayani tujuan yang hampir sama. Dengan mikrokontroler Beberapa kali tidak benar-benar memuat program utama ke dalam memori tapi meneruskan pointer eksekusi ke program utama sehingga program utama dapat berjalan langsung membentuk memori di tempat itu. Board Dengan LCD 4.3 inci yang menjalankan aplikasi Qt5 untuk menampilkan Gambar dan Waktu JPEG