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 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>