Существуют ли библиотеки сглаживания сигналов для Arduino?

Я работаю над мобильным роботом, управляемым по беспроводной линии связи 2,4 ГГц. Приемник подключен к Arduino Uno, который служит на борту в качестве основного контроллера. Наиболее критичный (и основной) входной канал, поступающий от приемника, производит очень шумный сигнал, который приводит к множеству незначительных изменений в выходной мощности исполнительных механизмов, даже если они не нужны.

                    Участок ввода Arduino с интервалом 30 секунд.

Я ищу библиотеки, которые могут выполнять эффективное сглаживание. Есть ли какие-либо библиотеки сглаживания сигнала, доступные для Arduino (Uno)?

Microsmooth - это облегченная библиотека сглаживания сигналов, которая в настоящее время разрабатывается мной.

Это все еще продолжается, и цель состоит в том, чтобы сделать его легким с точки зрения памяти и быстрым. Библиотека предоставляет несколько фильтров для сглаживания:

• Простая скользящая средняя
• Экспоненциальная скользящая средняя
• Накопительное скользящее среднее
• Савицкий Голэй Фильтр
• Алгоритм Рамера Дугласа Пекера
• Калмогоров Зурбенко Фильтр

Чтобы использовать библиотеку, скачайте и добавьте ее в исходный каталог. Кроме того, добавьте следующую строку в ваш исходный файл:

#include "microsmooth.h"

Я думаю, что вижу много шумовых пиков в вашем шумовом сигнале.

Медианный фильтр лучше избавляется от пиков шума одиночной выборки, чем любой линейный фильтр. (Это лучше, чем любой фильтр нижних частот, скользящее среднее, взвешенное скользящее среднее и т. Д. С точки зрения его времени отклика и его способности игнорировать такие выбросы шума одиночного образца).

На самом деле существует множество библиотек сглаживания сигнала для Arduino, многие из которых включают медианный фильтр.

библиотеки сглаживания сигналов в arduino.cc:

• Пол Бэджер: гладкий цифровой фильтр нижних частот
• Пол Бэджер: digitalSmooth цифровой фильтр нижних частот с отклонением выбросов
• Дэвид А. Меллис и Том Айго: учебник по сглаживанию
• Майенки: Средняя библиотека

библиотеки сглаживания сигналов в github:

• АшишР / Микрогладкий
• jeroendoggen: библиотека фильтрации сигналов Arduino
• karlward: библиотека фильтрации данных Arduino
• себнил: КИХ-фильтр-Ардуино-Библиотека
• daPhoosa: MedianFilter
• arc12: коллекция цифровых сигнальных фильтров (предназначена для использования с Arduino)
• Себнил: Самобалансирующийся робот в Arduino. Реализуется с ПИД-регуляторами, КИХ-фильтрами, дополнительным фильтром.

Будет ли что-то подобное в вашем роботе? (Медиана 3 требует очень небольшой мощности процессора, а значит, и быстрой):

/*
median_filter.ino
2014-03-25: started by David Cary
*/

int median_of_3( int a, int b, int c ){
    int the_max = max( max( a, b ), c );
    int the_min = min( min( a, b ), c );
    // unnecessarily clever code
    int the_median = the_max ^ the_min ^ a ^ b ^ c;
    return( the_median );
}

int newest = 0;
int recent = 0;
int oldest = 0;

void setup()
{
    Serial.begin(9600);
    // read first value, initialize with it.
    oldest = random(200);
    recent = oldest;
    newest = recent;
    Serial.println("median filter example: ");
}

void loop()
{
    // drop oldest value and shift in latest value
    oldest = recent;
    recent = newest;
    newest = random(200);

    Serial.print("new value: ");
    Serial.print(newest, DEC);

    int median = median_of_3( oldest, recent, newest );

    Serial.print("smoothed value: ");
    Serial.print(median, DEC);
    Serial.println("");

    delay(5000);
}

Вы пробовали фильтр низких частот? Я нашел пример здесь , другой здесь .

Обе эти библиотеки имеют список данных, считываемых с аналогового датчика по вашему выбору, который усредняется. Каждое новое значение датчика добавляется в список, а последнее выбрасывается следующим образом:

List: 3 4 3 3 4 3 5 3 2 3 4 3 
new reading added. old one thrown out
      /--                     /--
List: 5 3 4 3 3 4 3 5 3 2 3 4
list averaged

Вы можете отфильтровать это в цифровом виде, используя фильтр нижних частот:

int valueFilt = (1-0.99)*value + 0.99*valueFilt;

Измените 0,99, чтобы изменить частоту среза (ближе к 1,0 - более низкая частота). Фактическое выражение для этого значения - exp (-2 * pi * f / fs), где f - требуемая частота среза, а fs - частота, с которой производится выборка данных.

Другой тип «цифрового фильтра» - это фильтр событий. Это хорошо работает на данных, которые имеют выбросы; например, 9,9,8,10,9,25,9. Фильтр событий возвращает наиболее частое значение. По статистике это режим.

Статистические средние, такие как среднее значение, режим и т. Д., Могут быть рассчитаны с использованием средней библиотеки Arduino .

Пример, взятый со страницы библиотеки Arduino, относится к:

#include <Average.h>
#define CNT 600
int d[CNT];

void setup()
{
  Serial.begin(9600);
}

void loop()
{
  int i;

  for(i=0; i<CNT; i++)
  {
    d[i] = random(500);
  }  

  Serial.print("Mean: ");
  Serial.print(mean(d,CNT),DEC);
  Serial.print(" Mode: ");
  Serial.print(mode(d,CNT),DEC);
  Serial.print(" Max: ");
  Serial.print(maximum(d,CNT),DEC);
  Serial.print(" Min: ");
  Serial.print(minimum(d,CNT),DEC);
  Serial.print(" Standard deviation: ");
  Serial.print(stddev(d,CNT),4);
  Serial.println("");
  Serial.println("");

  delay(5000);
}