Arduino를위한 신호 평활 라이브러리가 있습니까?

무선 2.4GHz 링크를 통해 제어되는 모바일 로봇에서 작업 중입니다. 수신기는 메인 컨트롤러 역할을하는 Arduino Uno에 연결되어 있습니다. 수신기에서 나오는 가장 중요한 (및 주) 입력 채널은 잡음이 매우 많은 신호를 생성하므로, 필요하지 않더라도 액츄에이터의 출력이 많이 변경됩니다.

                    30 초 간격으로 Arduino 입력 플롯.

효율적인 스무딩을 수행 할 수있는 라이브러리를 찾고 있습니다. Arduino (Uno)에 사용할 수있는 신호 평활 라이브러리가 있습니까?

Microsmooth 는 현재 저에 의해 개발중인 lighweight 신호 평활 라이브러리입니다.

그것은 여전히 ​​연구 중이며 목표는 메모리와 빠른 측면에서 경량화하는 것입니다. 라이브러리는 스무딩을위한 여러 필터를 제공합니다.

• 단순 이동 평균
• 지수 이동 평균
• 누적 이동 평균
• 사 비츠 키 골 레이 필터
• 라머 더글러스 페커 알고리즘
• 칼 모고 로프 주르 벤코 필터

라이브러리를 사용하려면 라이브러리를 다운로드하여 소스 디렉토리에 추가하십시오. 또한 소스 파일에 다음 행을 추가하십시오.

#include "microsmooth.h"

잡음이 많은 신호에 많은 단일 샘플 노이즈 스파이크가 있다고 생각합니다.

중앙값 필터는 선형 필터보다 단일 샘플 노이즈 스파이크를 제거하는 데 더 좋습니다. (응답 시간 및 단일 샘플 노이즈 스파이크 이상 값을 무시하는 기능 측면에서 저역 통과 필터, 이동 평균, 가중 이동 평균 등이 좋습니다.)

실제로 Arduino에는 많은 신호 평활 라이브러리가 있으며 그 중 다수에는 중간 필터가 포함되어 있습니다.

arduino.cc의 신호 평활 라이브러리 :

• Paul Badger : 부드러운 디지털 저역 통과 필터
• Paul Badger : 이상치 제거 기능이있는 digitalSmooth 디지털 저역 통과 필터
• David A. Mellis와 Tom Igoe : 스무딩 튜토리얼
• 마 젠키 : 평균 도서관

github의 신호 평활 라이브러리 :

• AsheeshR / 마이크로 스무스
• jeroendoggen : 아두 이노 신호 필터링 라이브러리
• Karlward : Arduino 데이터 필터링 라이브러리
• sebnil : FIR- 필터-아두 이노-도서관
• daPhoosa : MedianFilter
• arc12 : 디지털 신호 필터 모음 (Arduino와 함께 사용하기위한 것)
• sebnil : Arduino의 자체 균형 로봇. PID 컨트롤러, FIR 필터, 보완 필터로 구현되었습니다.

로봇에서 이와 같은 것이 작동합니까? (중앙값의 중앙값은 CPU 전력이 거의 필요하지 않으므로 빠릅니다) :

/*
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);
}

저역 통과 필터를 사용해 보셨습니까? 나는 여기서 또 다른 하나 의 예를 발견 했다 .

이 두 라이브러리에는 선택한 아날로그 센서에서 읽은 데이터 목록이 평균화되어 있습니다. 모든 새 센서 값이 목록에 추가되고 다음과 같이 마지막 값이 처리됩니다.

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

저역 통과 필터를 사용하여이를 디지털 방식으로 필터링 할 수 있습니다.

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

차단 주파수를 변경하려면 0.99를 변경하십시오 (1.0에 가까울수록 낮은 주파수). 해당 값의 실제 표현은 exp (-2 * pi * f / fs)입니다. 여기서 f는 원하는 컷오프 주파수이고 fs는 데이터가 샘플링되는 주파수입니다.

"디지털 필터"의 다른 유형은 이벤트 필터입니다. 특이 치가있는 데이터에서 잘 작동합니다. 예를 들어 9,9,8,10,9,25,9. 이벤트 필터는 가장 빈번한 값을 반환합니다. 통계적으로 이것은 모드입니다.

평균, 모드 등과 같은 통계 평균은 Arduino Average Library를 사용하여 계산할 수 있습니다 .

Arduino Library 페이지에서 가져온 예제는 다음과 같습니다.

#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);
}