1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
正弦波、矩形波、三角波都属于周期性信号,它们的电压波形如图 9-1(a)、(b)、(c)所示,图中各波形的幅值为 Um,周期为 T。用有效值表示周期性信号的大小(作功能力),平均值表示周期性信号在一个周期里平均起来的大小,本实验是取波形绝对值的平均值,它们都与幅值有一定关系。
克服波动干扰,对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果,对速度等快速变化的参数不宜。
如今传感器的种类越来越多,数量也越来越多,而这些传感器很多都会用到模拟量,模拟量就离不开ADC。
期望也就是平均值,是一个数值,反应的是随机变量平均取值的情况,期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
---- 限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 B、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 C、缺点: 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 中位值滤波法 A、方法:
最近在做武术擂台,发现对于红外测距传感器的返回值速度很快,但是误差值很大,经过简单函数调校之后,发现还是有误差,有干扰数据,于是导入了math.h,进行的绝对值滤波,但是用循环暂存了十组数据,进行简单的加权算法,发现还是不行,于是去找了一些经典的滤波算法,算是简单记录一下。分享给大家。
1 一、限幅滤波法 1、方法: 根据经验判断两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: a. 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 b. 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 2、优点: 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰 3、缺点 无法抑制那种周期性的干扰 平滑度差 /* A值根据实际调,Value有效值,new_Value当前采样值,程序返回有效的实际值 */ #define A 10 char Value; char filter()
表示在 2000 个数据中取平均,很接近 1 时看似微小的改动都会带来巨大的差异!
在进行AD采样时,常常都会对采样数据进行滤波,以达到更好一点的效果。下面分享几种较简单而常用的滤波算法:
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰,对温度,液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
说明:假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();
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是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法,在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
由于MPU6050的深入,我也学会了一些滤波算法,自己写了一些算法,收集了一些算法,供大家一起学习分享,我的代码都是经过反复试验,复制到Arduino中就能开跑的成品代码,移植到自己的程序中非常方便。而且都仔细研究了各个算法,把错误都修正了的,所以也算个小原创吧,在别人基础上的原创。
电机设计少不了与各种磁密打交道,气隙磁密、齿磁密、轭磁密、平均磁密、最大磁密…这些耳熟能详的术语恐怕都不陌生吧?你可能天天在用各种公式和电磁仿真软件计算这些东东,反正不是套公式就是盯着电脑屏幕看那些花里胡哨的磁密云图,但你真正了解它们的含义吗?真的了解这些物理量的定义和物理意义吗?经常遇到同学问有关磁密的各种五花八门的问题:气隙磁密到底是平均值?有效值?基波有效值?还是最大值?齿和槽一样宽时,为什么齿磁密不是气隙磁密的两倍?…本期就详细捋一捋有关磁密的那些事。
机器学习中最受追捧且同样令人困惑的方法之一是主成分分析(PCA)。无论我们在不应对PCA复杂性的情况下建立模型的意愿如何,我们都无法长期远离它。PCA的优点在于其实用性。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”,是因为与线性回归不同,它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设,即最能代表数据的函数是单调的,而不是线性的(是的,线性也是单调的,反之亦然)。
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前言:下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站,上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
滤波优缺点: 优:可克服偶然误差;对缓慢变化的数据有很好的滤波效果。 缺:不适用于快速变化的数据。
在越来越多的领域中机器学习模型已开始需要更高的标准, 例如模型预测中公司需要对模型产生的任何虚假预测负责。有了这种转变,可以说模型的可解释性已经比预测能力具有更高的优先级。 诸如准确率和R2分数之类的指标已经排在了后面,而能够解释模型预测变得越来越重要。 我们研究了几种方法来解释的模型,并更好地了解它们的工作方式。 在这里,我们将研究SHAP值,这是一种解释来自机器学习模型的预测的有效方法。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
本文档用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus)的两级分层线性模型的过程和输出。
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到目前为止介绍的静态时序分析技术是确定性的,因为分析基于的是设计中所有时序弧的固定延迟。每个时序弧的延迟都是根据工作条件以及工艺和互连模型计算得出的,尽管可能存在多个模式和多个角,但给定情况下的时序路径延迟是可以明确获得的。
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处理数量较大的数据时,一般分为数据获取、数据筛选,以及结果展示几个步骤。在 Excel 中,我们可以利用数据透视表(Pivot Table)方便快捷的实现这些工作。
之前看过一篇写关于图片滤镜的文章,蛮有兴趣,因此作出了这个小 DEMO,可以切换多种图片滤镜并提供图片下载功能。
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这个函数使用 Math.random() 方法返回一个布尔值(true 或 false)。Math.random 将在 0 和 1 之间创建一个随机数,之后我们检查它是否高于或低于 0.5。这意味着得到真或假的几率是 50%/50%。
在 JavaScript 中 , 数组长度 可以通过 数组变量的 length 属性 获取 , 该属性 返回 数组中的元素数量 , 也就是 数组长度 ;
NFU的整体结构如上所示,该部分分为三个部分,分别是NFU-1、NFU-2和NFU-3三个部分,分别是乘法器阵列,加法或最大值树和非线性函数部分。NFU-1由一些乘法器阵列构成,如下图所示。一个单元具有一个输入数据
每当我们遇到任何概率实验,我们谈论的是随机变量,它只不过是获取实验预期结果的变量。例如,当我们掷骰子时,我们期望从集合{1,2,3,4,5,6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量X,它在每次掷骰时取这些值。
其实沙画的笔触模拟是非常复杂的,本篇我们来实现一个非常简单的笔触形式,也就是通过randomGaussian()来模拟沙子的笔触分布情况。
在分析一个事件走势的时候,一般我们会获取到这个事件系列的数据。但是,在绘制出相关的曲线的之后,我们会发现曲线的上下振动比较频繁,那是因为一些短期内的杂数据引起的。比如:
一、阅读下列C程序,回答问题1至问题3,将解答填入答题纸的对应栏内。 【C程序】
本文介绍基于Python中whitebox模块,对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。
“Xgboost,LightGBM,Catboost,HistGradient。”
众所周知,许多实际电路包含电阻、电感和电容元件的组合。这些因素会导致电压和电流等供电参数之间发生相移。
开发者在使用常见的第三方小程序框架(如 taro,kbone,uniapp)时,会发现各家框架厂商都宣称通过自己的框架能编译出不同平台下最好用,最流畅的小程序,开发者受限于精力与时间不够,也无法对其进行足够仔细地辨别与区分。
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题,V号bitcarmanlee。github上star的同学,在我能力与时间允许范围内,尽可能帮大家解答相关问题,一起进步。
深度学习基础理论-CNN篇 汇合层 图 卷积神经网络第 L 层输入xl 示意图 本节讨论第L 层操作为汇合(pooling)时的情况。通常使用的汇合操作为平均值汇合(average-pooling
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心; 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
随着近年来微信生态圈的发展,小游戏,小程序也随之爆火,同样伴随着的便是对于小游戏/小程序的用户体验的严格要求,微信团队也在自家的微信平台推荐使用PerfDog测试小游戏/小程序的性能。
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