Ардуино среднее значение измерений

Содержание

Arduino.ru

Среднее значение в интервале

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Добрый день. Подскажите пожалуйста, и если можно то пример кода. Происходит измерение напряжения, но 1 значение 10В, 2 уже 3В, 3, 4. Измерения — стабилене(2.8в-3в). Хочется чтобы выводилось на экран, среднее значение, начиная к примеру с 3 по 10 измерение.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

вопрос не ясен, вам написать программу «среднего арифметического»?

upd раз 10 перечитал и не понял

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

А смысл таких вычислений? И что меряешь?

Может как в фигурном катании . самый большой и самый маленький результат отбрасывать, а с остальных среднеарифметическое?

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Гуглите пословам «медианный фильтр». Там не среднее, но технику работы с интервалами подсмотрите.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

А смысл таких вычислений? И что меряешь?

Не буду лукавить, все не много по другому. Но смысл тот же.

в мониторе порта получаем отображение измеряных величин. При запуске программы, приходит максимальное значение, оно нас не устраивает, надо отфильтровать. Вторым делом, надо взять последующие 10 измерений и вывести среднеарефметическое, исключая Min Max.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Чет мне кажется, что для извлечения мин-макс нужен массив всех измерений, а потом уже расчет среднего. Могу ошибаться, по математике тройка.((((

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Ну, если все «немного по-другому» то

вариант 1 ) собираем измерения в массив, применяем функции min и max для поиска «крайних», считаем сумму массива без учета крайних и делим на кол-во (среднее арифметическое) (это если уверены в постановке задачи)

вариант 2) выясняем постоянные времени измеряемого сигнала, подбираем аппаратный фильтр, подбираем под сигнал програмный фильтр — их много и они разные. т.к. вы решили использовтаь среднее арифметическое — выполнив первую чать, выясним необходимое кол-во измерений и интервал опроса АЦП. Не рационально делать 10 измерений с минимальным интервалом на медленной функции и наоборот, для быстроменяющейся функции сигнала можно получить непонятно что. если измерить ШИМ прибором TRMS — амплитуду сигнала можно увидеть только при максимальном заполнении ШИМ — самая частая ошибка новичков тыкать неизвестно что, неизвестно куда и кричать у меня не работает.

Источник

Библиотека фильтров данных для Arduino

ОБНОВЛЕНИЯ

v1.6 от 12.11.2019
v1.7: исправлен GLinear
v1.8: небольшие улучшения
v2.0:
- Улучшен и исправлен median и median3
- Улучшен linear
- Смотрите примеры! Использование этих фильтров чуть изменилось
v2.1: Исправлен расчёт дельты в линейном фильтре
v2.2: Исправлена ошибка компиляции
v3.0: Добавлен FastFilter и RingAverage

ТЕОРИЯ

Несколько фильтров подробно разобраны в этом уроке

БИБЛИОТЕКА

GyverFilters v3.0

GyverFilters – библиотека с некоторыми удобными фильтрами для Arduino

GFilterRA – компактная альтернатива фильтра экспоненциальное бегущее среднее (Running Average)
GMedian3 – быстрый медианный фильтр 3-го порядка (отсекает выбросы)
GMedian – медианный фильтр N-го порядка. Порядок настраивается в GyverFilters.h – MEDIAN_FILTER_SIZE
GABfilter – альфа-бета фильтр (разновидность Калмана для одномерного случая)
GKalman – упрощённый Калман для одномерного случая (на мой взгляд лучший из фильтров)
GLinear – линейная аппроксимация методом наименьших квадратов для двух массивов
FastFilter – быстрый целочисленный экспоненциальный фильтр
RingAverage – бегущее среднее с кольцевым буфером

Поддерживаемые платформы: все Arduino

Источник

Arduino.ru

Усреднение значений с потенциометра

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Мне нужно считать показания потенциометра и вывести в serial monitor.

Подключаем потенциометр к ардуино:

Не значительно меняем скетч из примеров

И получаем значения от 0 до 1023. С этим все понятно и все так работает.

Для практического применения этой конструкции мешает «дребезг» потенциметра (из-за низкого качества последнего в состоянии покоя значения могут немного изменяться — «скакать»).

Теперь вопрос. Как усреднить считывемые значения? Например, взять значения sensorValue за 10 циклов и посчитать среднее из них.

Головой понимаю, что нужно применить счетчик циклов, но вот не доходит, что вставить вместо вопросов :(

Может есть стандартное решение?

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Думаю, для даннго случая и усреднения будет достаточно, но, если нужно, то могу поделится классом реализующий скользящий медианный фильтр. Он лучше работает когда есть редкие «большие выбросы в сторону». Фильтрация через среднее, хоть и сгладит «выброс», но все-таки почувствует его, а медиана, если «выброс» был кратковременным — вообще не заметит. Для потенциометра это не столь актуально, а вот для какого-нибудь ультразвукового дальномера. (для чего собственно и делал).

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

> Может есть стандартное решение?

Конечно есть. Вы его и описали. Только почему-то не захотели в коде реализовать

Вот это и будет «лобовое» усреднее. А то что дал Tomasina дал это «скользящие среднее». С практической точки зрение его решение — лучше:

— время затрачиваемое на получение «одного усредненнго замера» не зависит от количества замеров «для усредния»
— не нужно следить за тем, что avg_sum переполнится (в «лобовом варианте», если вы захотите усреднять по очень большому количеству, скажем не 10, а 1000 замеров делать — у вас вылезет переполнение и бред в результатах).

Минус его решения только один: чуть чуть сложнее для понимания «как оно работает».

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Минус его решения только один: чуть чуть сложнее для понимания «как оно работает».

Для честной реализации — надо еще и брать не 5 * old.value, а действительно «пять предыдущих результатов».

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Минус его решения только один: чуть чуть сложнее для понимания «как оно работает».

Для честной реализации — надо еще и брать не 5 * old.value, а действительно «пять предыдущих результатов».

Неа.. тут все «честно». С точки зрения математики это идентично. Вопрос только. Что мы храним, скажем [1,1,2,3,3] (и вычисляем его сумму) что мы храним [1,2,2,2,3], что мы храним old.value=2 — результат один и тот же

Разница может «вылезти», только за счет округления в int. Но, при небольших количествах «старых значений» — она будет не существенной, а при больших достаточно хранить старое сначение в чем-то типа double.

P.S. Я же говорил что «минус в том что чуть сложнее понимать» ;)

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Подскажите, а какой смысл в формулу подставлять два одинаковых значения?

этой строкой мы же их уравниваем?

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

> Подскажите, а какой смысл в формулу подставлять два одинаковых значения?

Ну, смыслов найти можно много. но скорее всего просто впопыхах человек чуток запутался в именах переменных.

Вот мой вариант «впопыхах», чуток подправленный, не проверял правда.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Опять мимо. первое значение будет в averageFactor (в нашем случае в 5 раз) меньше первого измеренного значения, а потом приближаться к нему по экспоненте. Если измеренное значение не будет меняться.

Имхо, надо первое измерение сделать перед loop<>, как-то.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Имхо, надо первое измерение сделать перед loop<>, как-то.

обычно в сетапе

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

>Имхо, надо первое измерение сделать перед loop<>, как-то.

Это уже зависит от конкретной задачи. Тут нет «правильно» или «не правильно». Начальный этап — это сугубо решение «автора». Волевое. Что считать «начальным состоянием». Если считать что «при выключенном контроллере показание сенсора ноль», то «разогрев датчика» — вполне правомерен и логичен. Если считать «при включении датчик СРАЗУ показывает правильное значение», то да. в setup() нужно впендюрить дополнительный sensorValue= analogRead(analogInPin);

Вообщем, что считать «началом соотворения мира, после подачи питания» — вопрос религии, а не логики :)

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Всем ОГРОМНОЕ Спасибо! Даже не думал, что такой простой вопрос поднимет дискуссию. А до решения мне самому не хватило одного шага. Еще раз благодарю всех.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Да, мой косяк, возникший потому что этот пример собран из кусков большого проекта. Немного не в том порядке скопипастено. Правильно так: строку 17 из моего примера вставить после строки 13, т.е.

Это было выкинуто из примера, чтобы не запутывать понимание сути. Данная ситуация у меня реализована следующим образом: первые N показаний, пока они меньше коэффициента сглаживания , выводятся «как есть» и одновременно буферизуются, а как только число измерений превысит коэффициент, выводятся уже сглаженные показания. Таким образом, с момента подачи питания показания сразу отображаются реальными, просто первые N измерений более скачкообразны («дрейфуют»). В некоторых случаях важнее сразу видеть показания, максимально близкие к реальным, нежели плавный отчет от нуля .

P.S. можно даже еще немного смягчить этот дрейф, реализовав сразу и «скользящее среднее» и «скользящий коэффициент сглаживания» — первое измерение выводится как есть, второе усредняется с первым, третье усредняется с предыдущими и так далее до тех пор, пока счетчик не достигнет заданного числа сглаживаний, далее сглаживать по поседним N измерениям, но сейчас, думаю, это избыточно. С позиции отображения показаний это равноценно тому, что предложил leshak , но с точки зрения построения архитектуры программы более правильно — не приходится раскидывать куски кода, отвечающие за одно и то же, в разные идеологические блоки, следовательно проще в отладке и поддержании кода.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

leshak, а можно все же полюбопытствовать у вас, что за алгоритм » скользящий медианный фильтр» ? , примерчик есть?:)

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить возможность отправлять комментарии

Не, примерчиков нет пока. оно писалось «для себя побыстрому» (поэтому слегка сыровато). Смогу дать где-то ближе к вечеру (на другом компе исходники того проекта). Поэтому, пока, только саму «идею» алгоритма описать могу.

Первая часть: нахождение медианы числового ряда. Предположим у нас есть набор замеров: [100,50, 90,95, 999]

Что-бы найти медиану этого ряда, нужно:

1. вначале отсортировать его: [50,90,95,100,999]
2. Медианой этого ряда является — серидина ряда (по счету). Третий элемент. То есть 95-ть.

Как видим, абсолютные значения крайних элементов не влияют на «сглаженное значение». Важно просто что «они больше других», и они просто попадают «на края». Рояль играет только «серединка».
Если элементов четное количество, скажем [50,90,95,97,100,999], то медианой будет среднеарефметическое двух средних элементов (95+97)/2=96.

Втора часть — «скольжение». Предположим мы сделали новый замер: 85. Нам нужно добавить его кряду. Но, что-ра длина ряда (размер массива) остался неизменным один элемент из него нужно выкинуть. Выкидываем «самый старый» (то есть 100, в исходных данных он у нас был «самым первым замером»).

Получаем: [50,90,95,999]. Добавляем к нему новый замер 85, имеем: [ 50,90,95,999,85 ] . Опять сортируем [50,85,90,95,999] и берем средние значение.

И так дальше, следующим мы будем выкидивать 50, потом 90, потом 95, потом 999. Если все новые замеры у нас будут «маленькими», то 999 так никода и не попадет в центр ряда. И этот «большой выброс в сторону» так и останется незамеченым.

Ну а можно, конечно и без скольжения. тоже «по тупому»: сделал пять замеров — отсортировали, нашли середину, выкинули все сделали следующие пять замеров, отсортировали нашли их середину и т.д.

Но в этом случае приходится дольше ждать пока «медиана созрела» (при скольжении при каждом новом замере мы имеем сразу новую, актуальную медиану). И нужно сортировку реализовывать полноценную. А при скольжении. мы фактически добавляем только один элемент в уже отсортированный массив. Только один не на своем месте, следовательно сортировку можно оптимизировать под этот случай. Только один не «на на своем месте».

Источник