网站找百度做可以嘛,seo的理解,2017 如何做网站优化,购物网站开发分工在线算法#xff08;在线计算或递推计算#xff09;能够在不存储全部数据的情况下逐步更新信号的特征信息#xff0c;非常适合资源受限的单片机应用场景。 用途#xff1a;单片机边采集#xff21;#xff24;#xff23;边计算#xff0c;最终将采集的信号特征计算结果…在线算法在线计算或递推计算能够在不存储全部数据的情况下逐步更新信号的特征信息非常适合资源受限的单片机应用场景。 用途单片机边采集边计算最终将采集的信号特征计算结果。平台通过长期监控信号特征来确定采集的设备工作正常。用途机台长期监控。
以下是几种常见的信号特征信息计算及其对应的在线算法
1. 均值Mean
递推均值公式 mean n ( n − 1 ) ⋅ mean n − 1 x n n \text{mean}_n \frac{(n-1) \cdot \text{mean}_{n-1} x_n}{n} meannn(n−1)⋅meann−1xn 其中( n ) 是当前采样点的数量( x_n ) 是第 ( n ) 个采样值( \text{mean}_{n-1} ) 是前 ( n-1 ) 个采样值的均值。
2. 均方根RMS, Root Mean Square
递推 RMS 公式 RMS n ( n − 1 ) ⋅ ( RMS n − 1 ) 2 x n 2 n \text{RMS}_n \sqrt{\frac{(n-1) \cdot (\text{RMS}_{n-1})^2 x_n^2}{n}} RMSnn(n−1)⋅(RMSn−1)2xn2
3. 方差Variance
递推方差公式 var n ( n − 1 ) ⋅ var n − 1 ( x n − mean n ) ( x n − mean n − 1 ) n \text{var}_n \frac{(n-1) \cdot \text{var}_{n-1} (x_n - \text{mean}_n)(x_n - \text{mean}_{n-1})}{n} varnn(n−1)⋅varn−1(xn−meann)(xn−meann−1)
4. 标准差Standard Deviation
标准差是方差的平方根 stddev n var n \text{stddev}_n \sqrt{\text{var}_n} stddevnvarn
5. 峰峰值Peak-to-Peak Value
更新最大值和最小值
if (x_n max) max x_n;
if (x_n min) min x_n;峰峰值计算公式 peak-to-peak max − min \text{peak-to-peak} \text{max} - \text{min} peak-to-peakmax−min
6. 平均绝对偏差Mean Absolute Deviation, MAD
递推平均绝对偏差公式 MAD n ( n − 1 ) ⋅ MAD n − 1 ∣ x n − mean n ∣ n \text{MAD}_n \frac{(n-1) \cdot \text{MAD}_{n-1} |x_n - \text{mean}_n|}{n} MADnn(n−1)⋅MADn−1∣xn−meann∣
7. 信号功率Power
递推信号功率公式 power n ( n − 1 ) ⋅ power n − 1 x n 2 n \text{power}_n \frac{(n-1) \cdot \text{power}_{n-1} x_n^2}{n} powernn(n−1)⋅powern−1xn2
8. 信号能量Energy
信号能量是所有样本平方的累加和 energy n energy n − 1 x n 2 \text{energy}_n \text{energy}_{n-1} x_n^2 energynenergyn−1xn2
示例代码更新
以下是使用递推算法计算上述信号特征信息的示例代码
#include stm32f0xx_hal.h
#include math.h// 全局变量
volatile uint32_t count 0;
volatile float mean 0;
volatile float variance 0;
volatile float stddev 0;
volatile float max -FLT_MAX;
volatile float min FLT_MAX;
volatile float mad 0;
volatile float power 0;
volatile float energy 0;
volatile uint8_t trigger_active 0;// ADC 和定时器句柄
ADC_HandleTypeDef hadc;
TIM_HandleTypeDef htim;// 初始化 ADC
void ADC_Init(void) {__HAL_RCC_ADC1_CLK_ENABLE();hadc.Instance ADC1;hadc.Init.Resolution ADC_RESOLUTION_12B;hadc.Init.ScanConvMode DISABLE;hadc.Init.ContinuousConvMode DISABLE;hadc.Init.DiscontinuousConvMode DISABLE;hadc.Init.ExternalTrigConv ADC_EXTERNALTRIGCONV_T1_TRGO;hadc.Init.DataAlign ADC_DATAALIGN_RIGHT;hadc.Init.NbrOfConversion 1;HAL_ADC_Init(hadc);// 配置 ADC 通道ADC_ChannelConfTypeDef sConfig {0};sConfig.Channel ADC_CHANNEL_0;sConfig.Rank ADC_RANK_CHANNEL_NUMBER;HAL_ADC_ConfigChannel(hadc, sConfig);
}// 初始化定时器
void TIM_Init(void) {__HAL_RCC_TIM1_CLK_ENABLE();htim.Instance TIM1;htim.Init.Prescaler 8000 - 1; // 1 MHz 时钟1 kHz 采样率htim.Init.CounterMode TIM_COUNTERMODE_UP;htim.Init.Period 1000 - 1; // 1 kHzhtim.Init.ClockDivision TIM_CLOCKDIVISION_DIV1;HAL_TIM_Base_Init(htim);// 配置定时器触发 ADCTIM_MasterConfigTypeDef sMasterConfig {0};sMasterConfig.MasterOutputTrigger TIM_TRGO_UPDATE;sMasterConfig.MasterSlaveMode TIM_MASTERSLAVEMODE_DISABLE;HAL_TIMEx_MasterConfigSynchronization(htim, sMasterConfig);
}// ADC 转换完成中断服务函数
void HAL_ADC_ConvCpltCallback(ADC_HandleTypeDef* hadc) {if (trigger_active) {uint32_t adc_value HAL_ADC_GetValue(hadc);float x_n (float)adc_value;// 更新样本计数count;// 计算均值float old_mean mean;mean ((count - 1) * mean x_n) / count;// 计算方差variance ((count - 1) * variance (x_n - mean) * (x_n - old_mean)) / count;stddev sqrt(variance);// 更新最大值和最小值if (x_n max) max x_n;if (x_n min) min x_n;// 计算平均绝对偏差mad ((count - 1) * mad fabs(x_n - mean)) / count;// 计算信号功率power ((count - 1) * power x_n * x_n) / count;// 计算信号能量energy x_n * x_n;}
}// 触发信号检测函数
void check_trigger_signal(void) {if (/* 检测到触发信号 */) {trigger_active 1;HAL_ADC_Start_IT(hadc);HAL_TIM_Base_Start(htim);} else {trigger_active 0;HAL_ADC_Stop_IT(hadc);HAL_TIM_Base_Stop(htim);}
}// 主函数
int main(void) {HAL_Init();ADC_Init();TIM_Init();while (1) {check_trigger_signal();// 其他处理}
}在这个示例代码中我们展示了如何使用递推算法来计算多个信号特征信息包括均值、方差、标准差、最大值、最小值、平均绝对偏差、信号功率和能量。这些算法在每次新的采样点到达时更新无需存储所有数据适用于单片机环境。
