Movendo média filtro arduino

Estou trabalhando em um robô móvel controlado através de um link wireless 2.4 GHz. O receptor está conectado ao Arduino Uno que serve a bordo como o controlador principal. O canal de entrada mais crítico (e principal) vindo do receptor produz um sinal muito ruidoso, o que leva a muitas pequenas alterações na saída dos atuadores, mesmo que estes não sejam necessários. Estou procurando bibliotecas que podem executar alisamento eficiente. Existe algum sinal de suavização bibliotecas disponíveis para o Arduino (Uno) pediu Feb 16 14 às 13:57 Eu acho que eu vejo um monte de picos de ruído de amostra única em seu sinal ruidoso. O filtro mediano faz melhor em se livrar de picos de ruído de amostra única do que qualquer filtro linear. (É melhor do que qualquer filtro passa-baixo, média móvel, média móvel ponderada, etc., em termos de tempo de resposta e sua capacidade de ignorar tais outliers de pico de ruído de uma única amostra). Existem, de fato, muitas bibliotecas de suavização de sinal para o Arduino, muitas das quais incluem um filtro mediano. Bibliotecas de suavização de sinal em arduino. cc: bibliotecas de suavização de sinal em github: Alguma coisa como isto funcionaria em seu robô (A mediana de 3 requer muito pouco poder de CPU e, portanto, rápido): Você poderia filtrar isso digitalmente usando um baixo Passa filtro: Alterar o 0,99 para alterar a freqüência de corte (mais perto de 1,0 é menor freqüência). A expressão real para esse valor é exp (-2piffs) onde f é a freqüência de corte que você deseja e fs é a freqüência em que os dados são amostrados. Outro tipo de filtro digital é um filtro de eventos. Funciona bem em dados que têm outliers, e. 9,9,8,10,9,25,9. Um filtro de eventos retorna o valor mais freqüente. Estatisticamente, este é o modo. Médias estatísticas, como Média, Modo etc. podem ser calculadas usando a Biblioteca Média Arduino. Um exemplo tirado da página da Biblioteca do Arduino refere-se a: Uma das principais aplicações para a placa Arduino é a leitura e registro de dados de sensores. Por exemplo, um monitora a pressão a cada segundo do dia. Como altas taxas de amostragem muitas vezes gera picos nos gráficos também se deseja ter uma média das medições. Como as medições não são estáticas no tempo o que muitas vezes precisamos é de uma média de corrida. Esta é a média de um determinado período e muito valioso quando se faz análise de tendências. A forma mais simples de uma média em execução pode ser feita por um código que se baseia na média anterior: Se não se deseja usar matemática em ponto flutuante - como isso ocupa a memória e diminui a velocidade - pode-se fazer o mesmo completamente no domínio inteiro. A divisão por 256 no código de exemplo é um deslocamento-direito 8, que é mais rápido do que a divisão por e. 100. Isto é verdade para cada poder de 2 como divisor e um só deve ter cuidado a soma dos pesos é igual ao poder de 2. E, claro, deve-se ter cuidado não há transbordamento intermediário (considere usar unsigned long) Se você precisar Uma média de execução mais precisa, in concreto das últimas 10 medições, você precisa de uma matriz (ou lista vinculada) para mantê-los. Esta matriz age como um buffer circular e com cada nova medição a mais antiga é removida. A média de execução é calculada como a soma de todos os elementos dividida pelo número de elementos na matriz. O código para a média em execução será algo como isto: Desvantagem deste código é que a matriz para armazenar todos os valores pode se tornar bastante grande. Se você tem uma medição por segundo e você quer uma média de execução por minuto você precisa de uma matriz de 60 uma média por hora precisaria de uma matriz de 3600. Isso não poderia ser feito desta maneira em um Arduino, pois ele só tem 2K de RAM. No entanto, através da construção de uma média de 2 estágios que pode ser abordado muito bem (renúncia: não para todas as medições). No código psuedo: Como uma nova matriz estática interna é necessária para cada função runningAverage, isso grita para ser implementado como uma classe. Biblioteca RunningAverage A biblioteca runningAverage cria uma classe da função acima para que ela possa ser usada várias vezes em um sketch. Desacopla a função add () e avg () para ser um pouco mais flexível, e. Um pode chamar a média várias vezes sem adicionar uma coisa. Observe que cada instância da classe adiciona sua própria matriz para realizar medições e que isso adiciona até o uso de memória. A interface da classe é mantida o menor possível. Nota: com a versão 0.2 os nomes dos métodos são todos mais descritivos. Um pequeno esboço mostra como ele pode ser usado. Um gerador aleatório é usado para imitar um sensor. Em setup () o myRA é limpo para que possamos começar a adicionar novos dados. Em loop () primeiro um número aleatório é gerado e convertido em um flutuador a ser adicionado ao myRA. Em seguida, o runningAverage é impresso para a porta serial. Um também poderia exibi-lo em algum LCD ou enviar mais ethernet, etc Quando 300 itens são adicionados myRA é limpo para começar tudo de novo. Para usar a biblioteca, crie uma pasta em seu SKETCHBOOKPATHlibaries com o nome RunningAverage e coloque o. h e. cpp lá. Opcionalmente, faça um subdiretório de exemplos para colocar o aplicativo de amostra. 2017-01-30: versão inicial 2017-02-28: fixo destruidor em falta no arquivo. h 2017-02-28: construtor padrão removido 2017--. Adicionado fillValue () refactored para publicação 2017-07-03: adicionado código de proteção de memória - se matriz interna não pode ser alocada tamanho Torna-se 0. Isso é para resolver o problema descrito aqui - forum. arduino. ccindex. phptopic50473.msg1790086msg1790086 - Teste extensivamente. Classe de modelo RunningAverage. h RunningAverage. cppArduino Tutorial: Passo-alto simples, Band-pass e Band-stop Filtering Neste post we8217ll mostrar como implementar high-pass muito simples. Band-pass e band-stop em um Arduino. É altamente recomendável que você leia nosso post anterior sobre os potenciômetros e a filtragem EMA (Exponential Moving Average), bem como sobre traçar vários valores no IDE do Arduino antes de continuar, já que usamos circuitos semelhantes, método de filtragem e método de plotagem neste tutorial. Usamos um potenciômetro simples eo ADC para criar um sinal que corremos através dos filtros. Diferentes tipos de filtros. O eixo X é a freqüência e o eixo Y é 8220gain8221, que é o quanto o sinal é deixado passar (ou às vezes até amplificado). (Fonte: Wikipedia) Filtragem de passagem alta A filtragem de passagem alta é o oposto da filtragem passa-baixa. Em vez de suavizar um sinal, você fica com todo o ruído e mudanças rápidas. Quando o sinal original estabiliza em torno de qualquer valor estável, o sinal de alta passagem passa a zero. 8230 executar um filtro de passagem baixa e subtrair o resultado do sinal original. Existem modos mais corretos e eficientes de implementar filtros de alta-passagem, mas a maneira que gostamos de fazer é executar um filtro passa-baixa e subtrair o resultado do sinal original. Dessa forma você fica com apenas as altas freqüências do sinal original. Esta é a maneira como nós o implementamos em um Arduino Leonardo: Filtro de passagem de banda Imagine que você tem um sinal de filtro de passagem alta que é muito ruidoso. Em seguida, um filtro passa banda pode ser para você. Um sinal de filtro passa-banda é basicamente um sinal filtrado passa-alto suave. 8230 executam dois filtros EMA separados com diferentes frequências de corte. Nossa idéia por trás da implementação de um filtro de banda passa é que nós corremos dois filtros separados EMA com diferentes freqüências de corte. Subtraímos então o sinal filtrado com a frequência de corte mais baixa a partir do sinal filtrado com a frequência de corte mais elevada. Dessa forma, ficamos com as freqüências entre as duas freqüências de corte, que são cruciais para obter o desempenho desejado do filtro. É fácil ver a diferença entre o sinal de alta passagem (azul) eo sinal de banda passada (laranja). Este último é, na prática, um sinal passa-alta de passagem baixa filtrada. Band-stop Filtering Este é o que pode ser o mais difícil de envolver a sua cabeça ao redor. Este filtro só permite que as freqüências mais baixas e mais altas passem. Isso significa que ele se diferencia um pouco do passa-alto e do passa-banda, uma vez que não retorna a zero o tempo todo, mas segue o valor estável do sinal (como um filtro passa-baixa). No entanto, ao contrário de um filtro passa-baixa, ele também inclui altas freqüências, como ruído e mudanças rápidas. 8230 subtrai o sinal de filtro passa-banda do sinal original. Nossa idéia por trás desta implementação é subtrair o sinal de filtro passa-banda do sinal original. Isso acaba sendo um filtro passa-banda inverso. As duas freqüências de corte são tão importantes aqui quanto no filtro passa-banda. Neste gráfico você pode ver que em freqüências baixas o sinal de parada de banda (vermelho) se comporta como o sinal de baixa passagem (laranja), enquanto em freqüências mais altas ele se comporta mais como o sinal original (azul). Um fenômeno interessante onde o sinal de banda parada em uma resposta de etapa (próxima) inicialmente segue o sinal original antes, depois de um transiente, se comporta como o sinal de baixa passagem. O Pequeno Capítulo no Fundo Como mencionado anteriormente, este provavelmente não é o mais Eficiente ou mais correta para implementar esses tipos de filtros. No entanto, se você precisar de algumas implementações de filtro rápido e sujo, estes não podem ser muito gasto. Lembre-se que o atraso na parte inferior dos loops nestes exemplos são cruciais tanto para a taxa de plotagem como para as características do filtro. Experimentá-los para si mesmo, brincar com as freqüências de corte e se divertir Related ArticlesNo, não é possível obter o mesmo resultado com um filtro de média maior. A convolução é um processo linear, portanto obedece à lei da associatividade. Assim, se o seu sinal é s (t) e seu filtro é f (t) (e bem ajustado n a 3 apenas para tornar o mostrador mais fácil), então poderíamos matemáticamente descrever a filtragem como se segue - begin a (t) amp ( Em outras palavras, convoluindo o sinal com um filtro de média várias vezes (f) (f) (t) f (t) É o mesmo que convertê-lo uma vez com o filtro de média convolveu consigo mesmo. Então, o que isso parece? Veja abaixo. Como você pode ver, o filtro fica mais largo, mas também muda de forma à medida que você o convolve mais vezes. Como Libor mencionou, como n se torna grande, começa a aproximar um filtro gaussiano de acordo com o teorema do limite central. Eu acho que você só pode aproximar o resultado feito com filtro de tamanho diferente, mas não para obter exatamente o mesmo resultado. Suponha que você use o filtro de caixa duas vezes. Isto é o mesmo que convolver o kernel da caixa com si mesmo - que produz um filtro de triângulo - e, em seguida, usando o triângulo filtro na imagem apenas uma vez. Usando filtro de caixa três vezes é o mesmo que usando filtro quadrático um. O kernel quadrático é construído convolvendo um triângulo com caixa. Estas convoluções conduzem eventualmente a um kernel de filtro gaussiano. Se você efetuar filtragem mais vezes com filtro menor ou menos vezes com filtro maior, o filtro é, portanto, de ordem diferente. Portanto, você só pode aproximar o resultado. A aproximação pode ser suficiente, mas a precisão pode ser comprovada por computação múltiplas circunvoluções de filtros menores e maiores com eles próprios e, em seguida, comparando os resultados. Você pode estar interessado em aproximar o borrão gaussiano com filtros de caixa rápida - as fórmulas são dadas em SVG 1.1 Specs. Resposta Depende do que você quer dizer com os mesmos resultados. Se você está olhando para obter exatamente a mesma resposta numérica, você geralmente não pode fazer isso. Mais precisamente, filtrar um sinal com filtros de média dos comprimentos M e N sempre lhe dará resultados diferentes. Em muitos casos, praticamente falando, pode não importar qual filtro você usa se M e N não são muito diferentes. Também depende da flexibilidade que você tem com os filtros. Se você estiver limitado apenas pelo comprimento do filtro, você pode simplesmente definir os primeiros coeficientes M para frac, eo restante para zero. Isto renderá o mesmo resultado que o averager original do comprimento M. respondido 24 de agosto 12 em 14:35 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc