Arduino有信号平滑库吗？

我正在通过2.4 GHz无线链路控制的移动机器人上工作。接收器连接到板载作为主控制器的Arduino Uno。来自接收器的最关键（也是主要）输入通道会产生非常嘈杂的信号，即使不需要这些信号，也会导致执行器的输出出现许多细微的变化。

                    以30秒为间隔绘制Arduino输入的图。

我正在寻找可以执行有效平滑的库。Arduino（Uno）是否有可用的信号平滑库？

Microsmooth是我目前正在开发的轻量级信号平滑库。

它仍在研究中，目的是使其在存储和快速方面轻巧。该库提供了用于平滑的多个过滤器：

• 简单移动平均线
• 指数移动平均线
• 累积移动平均线
• Savitzky Golay过滤器
• Ramer Douglas Pecker算法
• Kalmogorov Zurbenko过滤器

要使用该库，请下载并将其添加到源目录。另外，将以下行添加到您的源文件：

#include "microsmooth.h"

我想我在您的嘈杂信号中看到很多单样本噪声尖峰。

与任何线性滤波器相比，中值滤波器在消除单样本噪声尖峰方面表现更好。（就其响应时间和忽略此类单样本噪声尖峰离群值的能力而言，它比任何低通滤波器，移动平均值，加权移动平均值等都要好）。

实际上，有许多用于Arduino的信号平滑库，其中许多包含中值滤波器。

arduino.cc上的信号平滑库：

• Paul Badger：平滑的数字低通滤波器
• 保罗·巴杰（Paul Badger）：digitalSmooth数字低通滤波器，具有异常值抑制
• David A. Mellis和Tom Igoe：平滑教程
• Majenki：普通图书馆

github上的信号平滑库：

• AsheeshR /微光滑
• jeroendoggen：Arduino信号过滤库
• karlward：Arduino数据过滤库
• sebnil：FIR过滤器-Arduino-库
• daPhoosa：MedianFilter
• arc12：数字信号滤波器的集合（打算与Arduino一起使用）
• sebnil：Arduino中的自平衡机器人。通过PID控制器，FIR滤波器，互补滤波器实现。

这样的事情会在您的机器人中起作用吗？（3位中位数需要非常少的CPU能力，因此速度很快）：

/*
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);
}

您是否尝试过低通滤波器？我发现一个例子这里的另一位置。

这两个库均具有从您选择的模拟传感器读取的数据列表，该列表是经过平均的。每个新的传感器值都会添加到列表中，最后一个值将被抛出，如下所示：

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

您可以使用低通滤波器对此进行数字滤波：

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

更改0.99以更改截止频率（接近1.0则是较低频率）。该值的实际表达式是exp（-2 * pi * f / fs），其中f是所需的截止频率，fs是数据采样的频率。

另一种“数字过滤器”是事件过滤器。它适用于具有异常值的数据；例如9,9,8,10,9,25,9。事件过滤器返回最频繁的值。从统计上讲，这就是模式。

可以使用Arduino平均库来计算统计平均值，例如均值，众数等。

从Arduino库页面获取的示例涉及：

#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);
}