博客
关于我
【3/10】 基于arduino的算数…
阅读量:330 次
发布时间:2019-03-04

本文共 594 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

算数平均滤波是一种有效的方法,适用于波动较小的电平信号。这种方法通过取多次测量值的平均值,降低信号的噪声干扰。以下是实现该算法的代码解析:

代码主要包含四个函数:Receive()Average()SignalOut()loop()Receive()函数负责采样电平信号,并将其存储在数组OriginValue中。Average()函数计算存储的值的平均值,并通过AveValue进行输出。SignalOut()函数将计算结果以电平形式输出。loop()函数作为主循环,确保代码不断执行。

InputOutput常量分别定义了电平输入和输出的引脚号。savenum定义了每次采样存储的数据数量。OriginValue数组用于存储采集的电平值。AveValue变量存储了算数平均后的电平值。Acount计数器用于跟踪采样次数。

代码在setup()函数中进行初始化,Receive()函数根据计数器状态采集电平数据并存储。当计数器超过存储容量时,会调用Average()函数重新计算平均值并清空存储数据。Average()函数通过遍历OriginValue数组计算平均值,并调用SignalOut()函数输出结果。SignalOut()函数将平均值以电平形式输出到指定引脚,并通过串口打印。

整个代码结构清晰,能够有效处理波动较小的电平信号,适用于需要降低噪声干扰的实际应用场景。

转载地址:http://jtyh.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>