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问如何在Matlab中开发用于分析实时数据的FIFO循环缓冲区？
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Stack Overflow用户

提问于 2013-02-27 03:22:34

回答 1查看 2.1K关注 0票数 1

我正在做一个使用Polhemus Liberty系统进行实时运动跟踪的项目。最近，我在Matlab的指南中开发了一个GUI，用于在240‘s的采样频率下获取连接的传感器的位置和方向。此外，我还添加了一个人工神经网络(ANN)来对运动学参数进行实时预测。然而，在有了ANN的预测之后，我应该对多维数组进行一些数据分析。在没有实时标准的情况下，这种特定的数据分析只能通过添加多个嵌套循环来完成，因为高维。问题是，如果我将FOR循环添加到方法中，那么实时(或接近实时)标准肯定会受到损害。为了避免添加嵌套的FOR循环，我认为可以创建一个缓冲区(FIFO循环缓冲区)来临时存储预测数据并对数据进行分析。我在下面的链接中找到了一个聪明的解决方案：

Create a buffer matrix for continuous measurements

1)缓冲区初始化：

nBuffer = 10;  % You can set this to whatever number of time points
           %   you want to store data for
nSamples = 2;  % You can set this to the number of data values you
           %   need for each point in time
centroidBuffer = zeros(nSamples,nBuffer);  % Initialize the buffer to zeroes

2)连续循环，缓冲区使用：

keepLooping = true;
processTime = 0;
while keepLooping, 
% Capture your image
% Compute the centroid data and place it in the vector "centroidData"
centroidBuffer = [centroidBuffer(:,2:end) centroidData(:)];
processTime = processTime+1;
if (processTime == nBuffer),
 % Do whatever processing you want to do on centroidBuffer
processTime = 0;
end
% Choose to set keepLooping to false, if you want
end

在我的理解中，上述解决方案的工作方式是“1帧/秒”。因此，在捕获图像并定义其“质心数据”之后，只有一列将在缓冲机制中被移除或扩展。这在这种特殊情况下工作得很好。如果采样率不是1采样/秒而是240 if，会发生什么？给定一个无限的while循环，在不改变缓冲区参数的情况下，数据丢失将会增加。

有人知道如何修改链接的解决方案或创建一个全新的解决方案吗？在缓冲区中，我应该有100个样本要分析。

让我们集思广益一下吧！我很乐意有一些聪明的想法。提前谢谢你，罗布

matlab

buffer

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2014-06-21 23:19:25

centroidBuffer = [centroidBuffer(:,2:end) centroidData(:)];

这是一个很好的简单的解决方案，但是速度很慢。每次添加新的向量时，matlab都必须复制除第一个条目之外的所有旧数据。如果你考虑的是实时，这不是一个好主意。

我刚刚上传了我的快速循环缓冲区的解决方案

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/47025-circvbuf-m

这种循环缓冲区的主要思想是恒定和快速的性能，并避免在程序中使用缓冲区时的复制操作：

% create a circular vector buffer
    bufferSz = 1000;
    vectorLen= 7;
    cvbuf = circVBuf(int64(bufferSz),int64(vectorLen));

% fill buffer with 99 vectors
    vecs = zeros(99,vectorLen,'double');
    cvbuf.append(vecs);

% loop over lastly appended vectors of the circVBuf:
    new = cvbuf.new;
    lst = cvbuf.lst;
    for ix=new:lst
       vec(:) = cvbuf.raw(:,ix);
    end

% or direct array operation on lastly appended vectors in the buffer (no copy => fast)
    new = cvbuf.new;
    lst = cvbuf.lst;
    mean = mean(cvbuf.raw(3:7,new:lst));

查看屏幕截图可以看到，与简单的复制缓冲区相比，如果缓冲区较大，则此循环缓冲区具有优势，但每次要附加的数据大小较小，因为circVBuf的性能不依赖于缓冲区大小。

根据在任何情况下要追加的数据，双缓冲保证了追加的预测时间。将来，这个类将为您提供是或否双缓冲的选择-如果您不需要更多的时间，事情将会加速。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/15097499

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