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 geralmente 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 digamos divisão por, e. 100. Isso 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 tomar cuidado não há transbordamento intermediário (considere usar unsigned longo) 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 divididos 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 que 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 como 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. Pode-se também exibi-lo em algum LCD ou enviar mais ethernet etc Quando 300 itens são adicionados myRA é limpo para começar 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 exemplo. 2011-01-30: versão inicial 2011-02-28: corrigido destrutor em falta no arquivo. h 2011-02-28: construtor padrão removido 2012--. Adicionado fillValue () refactored para publicação 2014-07-03: 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. cc/index. phptopic50473.msg1790086msg1790086 - Teste extensivamente. Classe de modelo RunningAverage. h RunningAverage. cppHere é uma sugestão completamente diferente - eu estava tentando realmente torná-lo melhor, em vez de mais legível. O problema com seu código atual é que resume muitos números novamente e novamente, quando não é realmente necessário. Comparando ambas as abordagens após o código de implementação. Estou apenas somando um grupo pela primeira vez, e depois subtraindo a cauda e adicionando a cabeça, uma e outra vez: E aqui estão os testes de velocidade, comparando a abordagem de recálculo completo vs este: Desde Foo1 é O (nm) e Foo2 é O (nm) não é realmente surpreendente que a diferença é enorme. Os resultados nessa escala realmente não são: Os resultados são iguais: True Foo1: 5,52 segundos Foo2: 61,1 milissegundos E em uma escala maior (substituído 1000 com 10000 em ambas as iterações e contagem): Foo1: Parou após 10 minutos. Foo2: 6.9 segundosEu sei que isso é possível com o impulso como por: Mas eu realmente gostaria de evitar usar impulso. Eu tenho googled e não encontrei qualquer exemplos adequados ou legível. Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em andamento de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de conseguir isso que eu experimentei com o uso de uma matriz circular, média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequado às minhas necessidades. Se suas necessidades são simples, você pode apenas tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador, e como seu código olha para cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: Você só precisa encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra só dura cerca de 1000 amostras. Hmm, Im realmente não tenho certeza que isso é adequado para você, agora que Ive colocá-lo aqui. O problema é que 1000 é uma janela muito longa para uma média móvel exponencial Não tenho certeza se há um alfa que estenderia a média nos últimos 1000 números, sem subfluxo no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou assim, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 em 4:44 1 em seu borne. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Portanto, isso permite que ele seja usado para calcular médias de base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última actualização do acumulador for superior a 1 segundo, deixe alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alfa ser (usecs desde a última atualização / 1000000). Ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 Basicamente, eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo em curso de um fluxo de números de ponto flutuante usando os mais recentes números de 1000 como uma amostra de dados. Observe que o abaixo atualiza o total como elementos como adicionado / substituído, evitando costal O (N) traversal para calcular a soma - necessária para a média - on demand. Total é feito um parâmetro diferente de T para suporte, e. Usando um longo longo quando totalizando 1000 s longos, um int para char s, ou um dobro ao total float s. Este é um pouco falho em que numsamples poderia ir passado INTMAX - se você se importa que você poderia usar um unsigned longo longo. Ou usar um membro de dados bool extra para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez enquanto ciclismo numsamples em torno da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondida em 12 de junho de 12 às 5:19, assume-se que o operador quotvoid (amostra T) é, na verdade, operador quotvoid (T amostra) quot. Ndash oPless Jun 8 14 at 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer para ser void operador () (T amostra), mas é claro que você poderia usar qualquer nota que você gostava. Vai corrigir, obrigado. Ndash Tony D 8 Jun 14 às 14:27
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