Moving genomsnittet arduino

Hur man beräknar rörliga medelvärden i Excel. Excel Data Analysis for Dummies, 2: a upplagan. Data Analysis-kommandot ger ett verktyg för att beräkna rörliga och exponentiellt jämnade medelvärden i Excel. Tänk på att du har samlat in den dagliga temperaturinformationen du vill ha Beräkna tre dagars glidande medelvärde medeltalet av de senaste tre dagarna som en del av några enkla väderprognoser För att beräkna glidande medelvärden för denna dataset, gör följande steg. För att beräkna ett glidande medelvärde, klicka först på fliken Data s s Data Analysis När Excel visar dialogrutan Data Analys väljer du objektet Flyttande medel från listan och klickar sedan på OK. Excel visar dialogrutan Rörlig medelvärde. Identifiera de data som du vill använda för att beräkna det rörliga genomsnittet. Klicka på Inmatning Räckviddsruta i dialogrutan Rörlig medelvärde Ange sedan inmatningsområdet, antingen genom att skriva in en räkning för arbetsbladets område eller med hjälp av musen för att välja arbetsbladets räckvidd. Dina intervallreferens bör använda absoluta celladresser En absolut celladress föregår kolumnbokstaven och radnumret med tecken, som i A 1 A 10. Om den första cellen i ditt ingångsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data, välj etiketterna I rutan Intervall, berätta i Excel hur många värden som ska inkluderas i det genomsnittliga beräkningsvärdet. Du kan beräkna ett glidande medelvärde med ett antal värden Som standard använder Excel de senaste tre värdena för att beräkna rörelsen Medelvärde För att ange att ett annat antal värden ska användas för att beräkna det glidande genomsnittet, mata in det här värdet i textrutan Intervall. Ange Excel där du vill placera de glidande medelvärdena data. Använd textrutan Utmatningsområde för att identifiera det arbetsbladsområde där du vill placera den glidande genomsnittsdata I exemplet på arbetsbladet har den glidande genomsnittsdata placerats i arbetsbladets intervall B2 B10. Valfritt Ange om du vill ha ett diagram. Om du vill ha ett diagram som visar den glidande genomsnittliga informationen markerar du kryssrutan Diagramutmatning. Valfritt Ange om du vill att standardfelinformation ska beräknas. Om du vill beräkna standardfel för data markerar du kryssrutan Standardfel Excel placerar standardfelvärden bredvid glidande medelvärden. Standardfelinformationen går in i C2 C10. När du är klar specificera vilken glidande medelinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar glidande genomsnittsinformation. Notera Om Excel inte har tillräckligt med information för att beräkna ett glidande medelvärde för ett standardfel placerar det felmeddelandet i cellen Du kan se flera celler som visar detta felmeddelande som ett värde. Jag arbetar på en mobilrobot som styrs via en trådlös 2 4 GHz-mottagare är ansluten till den Arduino Uno som fungerar som huvudkontroller. Den viktigaste och viktigaste ingångskanalen kommer från mottagaren ger en mycket högljudd signal, vilket leder till många mindre förändringar i utgångarna hos manöverdon, även om dessa inte behövs. Jag letar efter bibliotek som kan utföra effektiv utjämning Finns det några signalutjämningsbibliotek tillgängliga för Arduino Uno. asked Feb 16 14 på 13 57. Jag tror att jag ser en massa enstaka ljudspikar i din bullriga signal. Medianfiltret gör Bättre på att bli av med enstaka ljudpigor än något linjärt filter. Det är bättre än något lågpassfilter, glidande medelvärde, viktat glidande medelvärde, etc med avseende på dess svarstid och dess förmåga att ignorera sådana exemplar av enstaka ljudsubstanser. Det finns faktiskt många signalutjämningsbibliotek för Arduino, varav många inkluderar en medianfilter. signal-utjämning av bibliotek vid. signal-utjämning av bibliotek på github. Vill något liknande detta arbete i din robot. Den median-of-3 kräver mycket liten CPU-effekt och därigenom snabb. Du kan filtrera detta digitalt med ett lågpassfilter. Ändra 0 99 för att ändra avskurningsfrekvens närmare 1 0 är lägre frekvens. Det verkliga uttrycket för det värdet är exp -2 pi f fs där f är skuren Av frekvens du vill och fs är den frekvens som data samplas på. En annan typ av digitalt filter är ett händelsefilter Det fungerar bra på data som har avvikande medel, t. ex. 9,9,8,10,9,25,9 Ett händelsefilter returnerar Det vanligaste värdet Statistiskt är det här läget. Statistiska medelvärden som Mean, Mode etc kan beräknas med hjälp av Arduino Average Library. Ett exempel taget från Arduino Library-sidan som nämns. För närvarande utvecklar jag ett grafiskt LCD-system för att visa temperaturer, Flöden, spänningar, kraft och energi i ett värmepumpsystem Användningen av en grafisk LCD-skärm innebär att hälften av min SRAM och.75 av min blixt har använts av en skärmbuffert och strängar. Jag visar för närvarande mina maxmedelvärden för energi Vid midnatt när den dagliga siffran återställs kontrollerar systemet om förbrukningen för dagen är över eller under föregående minimum eller maximalt och lagrar värdet. Medelvärdet beräknas genom att dividera den kumulativa energiförbrukningen med antalet dagar. Jag skulle gillar att disp lägg det dagliga genomsnittet under den senaste veckan och månaden 4 veckor för enkelhet dvs rullande medelvärde För närvarande innebär detta att du behåller en mängd värden under de senaste 28 dagarna och beräknar ett genomsnitt över hela gruppen för månadsvisa och sista 7 dagar i veckan. Först var jag gör detta genom att använda en uppsättning floats eftersom energin är i form 12 12 kWh men det användes 28 4 byte 112 byte 5 4 av SRAM Jag har inte bara en decimaltal, så jag ändrade till att använda uint16t och multiplicera siffran med 100 Det betyder att 12 12 representeras som 1212 och jag delar med 100 för visning. Storleken på matrisen är nu nere till 56 byte mycket bättre. Det finns inget triviellt sätt att minska figuren ner till en Uint8t att jag kan se att jag kunde tolerera förlusten av en decimal 12 1kWh istället för 12 12kWh men konsumtionen är ofta högre än 25 5kWh 255 är det högsta värdet representerat av ett 8-bitars unsigned integer Konsumtionen har aldrig varit under 10 0kWh eller över 35 0k Wh, så tänkbart kunde jag subtrahera 10 från de lagrade figurerna men jag vet att vi en dag kommer att överskrida dessa gränser. Jag testade sedan koden för att förpacka 9-bitars värden i en array. Detta ger ett intervall på 0-51 2kWh och använder 32 byte totalt Det är dock ganska långsamt att få tillgång till en array så här, särskilt när man måste repetera över alla värden för att beräkna ett genomsnitt. Så min fråga är - finns det ett effektivare sätt att beräkna ett glidande medelvärde med tre fönster - livslängd, 28 dagar och 7 dagar Effektivitet betyder mindre när det gäller SRAM-användning men utan straff av stor kod. Kan jag undvika att lagra alla värden. Skal den 7 mars kl 14 på 8 32. Jag har tänkt och du har rätt Så det gör tekniskt mitt svar felaktigt Jag investerar lite mer tid och tålamod i det. Kanske någonting ur lådan ska jag låta dig veta om jag kommer upp med någonting. Vi gör något så mycket på min arbetsplats. Låt mig fråga dig. Ledsen om förvirringen Aditya Somani Mar 8 14 på 17 15. är det ett effektivare sätt på ca lculating ett glidande medelvärde med 28 dagar och 7 dagar som behöver komma ihåg 27 dagars historia. Du kan få nära nog att lagra 11 värden i stället för 28 värden, kanske något liknande. Med andra ord, istället för att lagra varje detalj i varje dag till sist 27 dagar, en butik 7 eller så värden av detaljerad daglig information under de senaste 7 eller så dagarna, och även b lagra 4 eller så sammanfattade värden av total eller genomsnittlig information för var och en av de senaste 4 eller så veckorna.