Eine der Hauptanwendungen für das Arduino-Board ist das Lesen und Protokollieren von Sensordaten. Zum Beispiel überwacht man den Druck jede Sekunde des Tages. Da hohe Abtastraten oft Spikes in den Graphen erzeugen, möchte man auch einen Mittelwert der Messungen haben. Da die Messungen nicht statisch in der Zeit sind, was wir oft brauchen, ist ein laufender Durchschnitt. Dies ist der Durchschnitt einer bestimmten Periode und sehr wertvoll bei der Trendanalyse. Die einfachste Form eines laufenden Durchmessers kann durch einen Code ausgeführt werden, der auf dem vorherigen laufenden Durchschnitt basiert: Wenn man keine Gleitkomma-Mathematik verwenden möchte - da dies Speicherplatz einnimmt und Geschwindigkeit verringert - kann man dies in der Integer-Domäne vollständig durchführen. Die Teilung durch 256 in dem Beispielcode ist ein Schiebe-Recht 8, das schneller ist als eine Teilung durch z. B. 100. Dies gilt für jede Potenz von 2 als Teiler und man muss nur darauf achten, dass die Summe der Gewichte gleich der Potenz von 2 ist. Und natürlich sollte man darauf achten, dass es keinen Zwischenüberlauf gibt (erwägen Sie unsigned long) Eine genauere laufende Durchschnitt, in concreto aus den letzten 10 Messungen, benötigen Sie ein Array (oder verkettete Liste), um sie zu halten. Diese Anordnung wirkt wie ein kreisförmiger Puffer und bei jeder neuen Messung wird die älteste entfernt. Der laufende Durchschnitt wird als die Summe aller Elemente geteilt durch die Anzahl der Elemente in dem Array berechnet. Der Code für den laufenden Durchschnitt wird etwa so aussehen: Nachteil dieses Codes ist, dass das Array, um alle Werte zu halten, ziemlich groß werden kann. Wenn Sie eine Messung pro Sekunde haben und Sie wollen einen laufenden Durchschnitt pro Minute benötigen Sie ein Array von 60 ein durchschnittliches pro Stunde würde ein Array von 3600 benötigen. Das könnte nicht auf diese Weise auf einem Arduino getan werden, da es nur 2K RAM hat. Allerdings kann durch den Bau eines zweistufigen Durchschnitts kann es ziemlich gut angegangen werden (Disclaimer: nicht für alle Messungen). Im psuedo-Code: Da für jede runningAverage-Funktion ein neues internes statisches Array benötigt wird, wird dieses als Klasse implementiert. RunningAverage-Bibliothek Die RunningAverage-Bibliothek bildet eine Klasse der oben genannten Funktion, so dass sie mehrfach in einer Skizze verwendet werden kann. Es entkoppelt die add () - und die avg () - Funktion, um ein wenig flexibler zu sein, z. B. Kann man den Durchschnitt mehrmals nennen, ohne eine Sache hinzuzufügen. Beachten Sie, dass jede Instanz der Klasse ein eigenes Array hinzufügt, um Messungen zu halten, und dass dies die Speicherauslastung addiert. Die Schnittstelle der Klasse wird so klein wie möglich gehalten. Anmerkung: Bei Version 0.2 werden die Namen der Methoden beschreibender. Eine kleine Skizze zeigt, wie sie verwendet werden kann. Ein Zufallsgenerator wird verwendet, um einen Sensor nachzuahmen. In setup () wird der myRA gelöscht, so dass wir mit dem Hinzufügen neuer Daten beginnen können. In Schleife () wird zuerst eine Zufallszahl erzeugt und in einen Float umgewandelt, der myRA hinzugefügt wird. Dann wird das runningAverage auf den seriellen Port gedruckt. Man könnte es auch auf einem LCD-Display oder über ethernet etc. Wenn 300 Elemente hinzugefügt wird myRA ist gelöscht, um neu zu beginnen. Um die Bibliothek zu verwenden, machen Sie einen Ordner in Ihrem SKETCHBOOKPATHlibaries mit dem Namen RunningAverage und legen Sie die. h und. cpp dort. Fügen Sie optional ein Beispielunterverzeichnis hinzu, um die Beispielanwendung zu platzieren. 2011-01-30: Anfangsversion 2011-02-28: fester fehlender Zerstörer in der. h Akte 2011-02-28: entfernter Standardkonstruktor 2012--. TrimValue () Yuval Naveh hinzugefügt trimValue (gefunden im Web) 2012-11-21: refactored 2012-12-30: hinzugefügt fillValue () refactored für die Veröffentlichung 2014-07-03: hinzugefügt Speicherschutz-Code - wenn interne Array nicht zugeordnet werden kann Größe Wird 0. Dies ist, um das hier beschriebene Problem zu lösen - forum. arduino. ccindex. phptopic50473.msg1790086msg1790086 - Test ausführlich. Template-Klasse RunningAverage. h RunningAverage. cppHere ist ein ganz anderer Vorschlag - ich versuchte, um es tatsächlich besser, anstatt besser lesbar. Das Problem mit Ihrem aktuellen Code ist, dass es summiert viele Zahlen immer wieder, wenn nicht wirklich benötigt. Vergleich der beiden Ansätze nach dem Implementierungscode. Im nur summieren ein Haufen zum ersten Mal, und dann subtrahieren den Schwanz und Hinzufügen des Kopfes, immer wieder: Und hier sind die Geschwindigkeitstests, Vergleich der Full-Rekalkulation Ansatz gegenüber diesem: Da Foo1 ist O (nm) und Foo2 ist O (nm) seine wirklich nicht überraschend, dass der Unterschied ist riesig. Ergebnisse auf dieser nicht wirklich verrückt großen Skala sind: Ergebnisse sind gleich: True Foo1: 5,52 Sekunden Foo2: 61,1 Millisekunden Und in einem größeren Maßstab (ersetzt 1000 mit 10000 auf beiden Iterationen und zählen): Foo1: Stopped nach 10 Minuten. Foo2: 6,9 Sekunden
5. Januar 2017. Der JPY ist der stärkste. Der GBP ist der schwächste. Als NA-Händler für den Tag eintreten, ist der JPY die stärkste Währung, während der GBP der schwächste ist - obwohl beide aus extremen Ebenen sind. Der USD ist meistens niedriger, aber bescheiden so in unserem snapshort. Der USD ist immer noch höher als der GBP und der NZD. Having sagte, dass die Märkte auf mehr einer Achterbahnfahrt gewesen sind, mit Höhen und Tiefen (oder downs und ups). Betrachtet man die obere Grafik unten, die hohe und niedrige Veränderung bar, zeigt die meisten der Währungsbarren in der Nähe von mittleren Punkt Ebenen zeigen die volatile Natur des Tages. Die meisten der Bereiche liegen in der Nähe der 22-Tage-Durchschnittswerte, mit Ausnahme von einigen der JPY-Paare wie dem USDJPY und dem GBPJPY. Schauen schnell auf die GBPJPY, fand das Paar Unterstützung gegen die 100 und 200 Stunden MA gestern (blaue und grüne Linien). Heute wurden diese Linien gesprengt und die Unterstützung gestern, hat Wi...
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