이것은 숫자의 배열의 수학적 분석을 수행하는 루틴 모음입니다. 현재 함수 지원. 모든 함수는 다음 데이터 형식을 지원하기 위해 완전히 오버로드됩니다. stddev를 제외한 모든 함수는 배열과 동일한 데이터 형식을 반환합니다. int 값은 단일 int를 반환합니다. stddev는 항상 float를 반환합니다. rollingAverage를 제외한 모든 함수는 두 개의 인수를 사용합니다. 첫 번째는 작업 할 배열입니다. 두 번째는 배열의 항목 수입니다. rollingAverage는 세 번째 인수를가집니다 - 추가 할 새 항목 롤링 평균. 평균 평균 롤링 평균 히스토리 어레이, 슬라이스 카운트, 값. 배열 히스토리 어레이의 값을 한 위치 아래로 이동 평균 평균을 반환합니다. 평균 평균 배열을 지정합니다. slicecount. 값의 평균 평균을 계산합니다. 배열 slicecount는 배열의 항목 수입니다. 평균 모드 배열을 형식화합니다. slicecount. Arrays 배열에서 가장 일반적인 숫자를 찾습니다. 최대 배열 최대 배열 slicecount. F inds는 배열의 최대 값을 나타냅니다. 최소 최소 배열 slicecount. Format 편차 stddev 배열의 최소값을 찾습니다. 표준 편차는 배열과 같은 데이터 형식을 반환하지 않는 유일한 함수입니다. 표준 편차는 항상 float로 반환됩니다. Arduino 보드의 기본 응용 프로그램 중 하나는 읽기 및 센서 데이터의 로깅 예를 들어 하루 중 하루의 압력을 모니터링합니다. 높은 샘플 속도로 인해 종종 그래프에 스파이크가 발생하기 때문에 평균 측정 값을 얻고 싶어합니다. 이것은 특정 기간의 평균이며 경향 분석을 할 때 매우 가치가 있습니다. 실행 평균의 가장 간단한 형태는 이전 실행 평균을 기반으로하는 코드로 수행 할 수 있습니다. 부동 소수점 연산 사용 - 메모리 사용 및 속도 감소 - 정수 영역에서 완전히 동일하게 수행 할 수 있음 샘플 코드에서 256으로 나눈 값은 시프트 오른쪽 8입니다. 예를 들어 100으로 나누는 것보다 빠릅니다 분배기로서의 2의 모든 힘에 대해 true이고, 하나만 계산하면 weigth의 합은 2의 거듭 제곱과 같습니다. 물론, 부호없는 long을 사용하는 중간 오버플로는 고려하지 않아도됩니다. 보다 정확한 이동 평균이 필요한 경우 마지막 10 개의 측정과 관련하여 배열이나 링크 된 목록이 필요합니다. 이 배열은 순환 버퍼로 작동하며 모든 새로운 측정 값으로 가장 오래된 것을 제거합니다. 실행 평균은 모든 요소를 합계로 나눈 값으로 계산됩니다. 배열의 요소 수 실행 평균에 대한 코드는 다음과 같습니다. 이 코드의 반환 값은 모든 값을 보유 할 배열이 상당히 커질 수 있다는 것입니다. 초당 하나의 측정 값이 있고 각 실행 평균 1 시간당 평균 60 개의 배열이 필요합니다. 3600의 배열이 필요합니다. Arduino에서 RAM의 2K만으로이 방법을 수행 할 수 없었습니다. 그러나 2 단계 평균을 작성하면 매우 잘 부인할 수 있습니다. 모든 측정 모든 가용 코드에 대해 새로운 내부 정적 배열이 필요하므로 class. RunningAverage 라이브러리로 구현해야합니다. runningAverage 라이브러리는 위의 함수 클래스를 만들어서 여러 클래스에서 사용할 수 있습니다. sketch 그것은 add 함수와 avg 함수를 좀 더 유연하게 분리합니다. 예를 들어, 어떤 것을 추가하지 않고 평균을 여러 번 호출 할 수 있습니다. 클래스의 모든 인스턴스는 측정을 유지하기 위해 자체 배열을 추가합니다. 메모리 사용법 클래스의 인터페이스는 가능한 한 작게 유지됩니다. 버전 0과 함께 참고 2 메서드의 이름은 모두 더 설명하기 쉽습니다. 작은 스케치는 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다. 임의 생성기는 센소를 모방하는 데 사용됩니다 r. In 설정에서 myRA가 지워 지므로 새 데이터를 추가 할 수 있습니다. 루프에서 먼저 임의의 숫자가 생성되어 myRA에 추가 될 float로 변환됩니다. 그런 다음 runningAverage가 직렬 포트에 인쇄됩니다. LCD 또는 이더넷 등을 통해 전송 300 항목이 추가되면 myRA가 다시 시작됩니다. 라이브러리를 사용하려면 RunningAverage라는 이름으로 SKETCHBOOKPATH 라이브러리에 폴더를 만들고 h를 넣습니다. 선택적으로 샘플을 배치 할 예제 하위 디렉토리를 만듭니다 app.2011-01-30 초기 버전 .011-02-28 h 파일에서 누락 된 소멸자가 수정되었습니다 .2011-02-28 기본 생성자를 제거했습니다 .2012 - - trimValue Yuval Naveh가 web.2012-11-21에서 찾은 trimValue를 추가했습니다. 2012-12-30 fillValue가 게시 용으로 리팩터링되었습니다 .2014-07-03에 메모리 보호 코드가 추가되었습니다. 내부 배열을 할당 할 수없는 경우 size가 0이됩니다. 여기에 설명 된 문제를 해결하는 것입니다. 광범위하게 템플릿 클래스를 실행합니다. 실행 평균 h. RunningAverage. Is 이동 평균을 구현할 수 있습니다. C에서 샘플 윈도우가 필요없이. 나는 비트를 최적화 할 수 있음을 발견했다. 분할하는 대신 비트 이동을 허용하는 2의 거듭 제곱 인 윈도우 크기를 선택했지만, 버퍼를 필요로하지 않는 것이 좋을 것이다. 이전 결과와 새 샘플의 함수로만 새로운 이동 평균 결과를 표현하는 방법이 있습니다. 4 개의 샘플 창을 가로 지르는 평균 이동 예제를 정의하십시오. 새 샘플 추가 eA 이동 평균은 재귀 적으로 구현 될 수 있지만 이동 평균의 정확한 계산을 위해서는 합계에서 가장 오래된 입력 샘플 즉, 예제의 a를 기억해야합니다. 길이 N 이동 평균에 대해 계산할 때. yn은 출력 신호이고 xn은 입력 신호입니다. Eq 1은 다음과 같을 수 있습니다. Conrad Turner가 지적한 것처럼 무한히 긴 지수 창을 대신 사용할 수 있습니다. 이 창을 사용하면 과거 출력 결과 만 계산할 수 있습니다. 현재 입력입니다. 하지만 이것은 아닙니다. 표준 가중 이동 평균이지만 기하 급수적으로 이동하는 평균으로, 과거의 샘플은 더 작은 가중치를 갖지만, 적어도 이론적으로 과거의 샘플에 대해서는 가중치가 점점 작아지는 것을 잊지 않습니다. 이동 평균 GPS 추적 프로그램을위한 개별 항목 메모리가 없으면 1 샘플로 시작하여 현재 평균을 얻으려면 1로 나눕니다. 그런 다음 anothe 샘플을 추가하고 현재 평균에 2로 나눕니다. 길이가 될 때까지 계속됩니다. 그 후에는 매번 새로운 샘플을 추가하여 평균을 구하고 총계에서 그 평균을 제거합니다. 수학자는 아니지만 이것을 할 수있는 좋은 방법 인 것 같았습니다. 진짜 수학 녀석 그러나, 그것은 그것을하는의 받아 들여진 방법의 한개이다 그리고 그것은 잘 작동한다 당신의 길이가 더 길 때 당신이 따르고 싶은 무엇을 따르고 더 느린다는 것을 기억하십시오. 인공위성, y ou는 느리고 실제 위치에서 멀리 떨어질 수 있으며보기가 안좋을 것입니다. 당신은 sat와 trailing dots 사이에 간격을 가질 수 있습니다. 적절한 평활도를 얻고 너무 멀리 가지 않기 위해 분당 15 번 업데이트 된 길이를 선택했습니다. 매끄러운 흔적 점으로 실제 앉은 위치에서. 11 월 16 일 23시 03. 초기화 0, 카운트 0 때마다 새로운 값을 참조하십시오. 그 중 하나는 scanf를 입력하고, 하나는 합계를 더합니다 newValue, 하나의 증가 카운트, 하나의 평균을 나눕니다. 이 값은 모든 입력에 대해 이동 평균이됩니다. 마지막 4 입력에 대해서만 평균을 계산하려면 4 입력 변수가 필요합니다. 예를 들어 각 입력을 이전 입력 변수에 복사 한 다음 4 입력 변수의 합계로 새 이동 평균을 계산하면됩니다. 4 오른쪽 시프트로 나눈 값은 모든 입력이 평균 계산을 위해 긍정적이면 2 월 3 일 15시 4 분 06 초로 계산됩니다. 입력 샘플 사라지는 작은 Hilmar 2 월 3 일 15시 13 분 53. 당신의 답변 .2017 Stack Exchange, Inc.
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