Existem bibliotecas de suavização de sinal para o Arduino?

Estou trabalhando em um robô móvel controlado por um link sem fio de 2,4 GHz. O receptor está conectado ao Arduino Uno, que serve a bordo como controlador principal. O canal de entrada mais crítico (e principal) proveniente do receptor produz um sinal muito barulhento, o que leva a muitas pequenas alterações na saída dos atuadores, mesmo que não sejam necessárias.

                    Traçar a entrada do Arduino em um intervalo de 30 segundos.

Estou procurando bibliotecas que possam executar uma suavização eficiente. Existem bibliotecas de suavização de sinal disponíveis para o Arduino (Uno)?

Microsmooth é uma biblioteca de suavização de sinais de baixo peso atualmente sendo desenvolvida por mim.

Ele ainda está sendo trabalhado e o objetivo é torná-lo leve em termos de memória e rápido. A biblioteca fornece vários filtros para suavização:

• Média Móvel Simples
• Média Móvel Exponencial
• Média Móvel Acumulada
• Savitzky Golay Filter
• Algoritmo de Ramer Douglas Pecker
• Kalmogorov Zurbenko Filter

Para usar a biblioteca, faça o download e adicione-o ao diretório de origem. Além disso, adicione a seguinte linha ao seu arquivo de origem:

#include "microsmooth.h"

Acho que vejo muitos picos de ruído de amostra única no seu sinal barulhento.

O filtro mediano se sai melhor em eliminar picos de ruído de amostra única do que qualquer filtro linear. (É melhor do que qualquer filtro passa-baixo, média móvel, média móvel ponderada, etc. em termos de tempo de resposta e capacidade de ignorar esses outliers de picos de ruído de amostra única).

De fato, existem muitas bibliotecas de suavização de sinal para o Arduino, muitas das quais incluem um filtro mediano.

bibliotecas de suavização de sinal em arduino.cc:

• Paul Badger: filtro passa-baixo digital suave
• Paul Badger: filtro passa-baixa digital digitalSmooth com rejeição externa
• David A. Mellis e Tom Igoe: Tutorial de suavização
• Majenki: Biblioteca Média

bibliotecas de suavização de sinal no github:

• AsheeshR / Microsmooth
• jeroendoggen: Biblioteca de filtragem de sinal do Arduino
• karlward: biblioteca de filtragem de dados do Arduino
• sebnil: FIR-filter-Arduino-Library
• daPhoosa: MedianFilter
• arc12: Uma coleção de filtros de sinais digitais (projetada para uso com o Arduino)
• sebnil: Robô de auto-equilíbrio no Arduino. Implementado com controladores PID, filtros FIR, filtro complementar.

Algo assim funcionaria no seu robô? (A mediana de 3 requer muito pouca energia da CPU e, portanto, rápida):

/*
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);
}

Você já tentou um filtro passa-baixo? Encontrei um exemplo aqui e outro aqui .

Ambas as bibliotecas têm uma lista de dados lidos do sensor analógico de sua escolha, que é calculado em média. Cada novo valor de sensor é adicionado à lista e o último é descartado, assim:

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

Você pode filtrar isso digitalmente usando um filtro passa-baixo:

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

Altere 0,99 para alterar a frequência de corte (mais próximo de 1,0 é a frequência mais baixa). A expressão real para esse valor é exp (-2 * pi * f / fs), em que f é a frequência de corte desejada e fs é a frequência em que os dados são amostrados.

Outro tipo de "filtro digital" é um filtro de eventos. Funciona bem em dados com outliers; por exemplo 9,9,8,10,9,25,9. Um filtro de eventos retorna o valor mais frequente. Estatisticamente, este é o modo.

As médias estatísticas, como Média, Modo etc. podem ser calculadas usando a Biblioteca Média do Arduino .

Um exemplo retirado da página da Biblioteca do Arduino se refere a:

#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);
}