Cirkulär buffert glidande medelvärde

Ive använde det för en minneslogg med begränsad storlek. Till exempel skulle programmet skriva loggposter när man behandlar användarförfrågningar. När ett undantag inträffade (det skulle vara störande för behandlingen) skulle de loggposter som för närvarande är i minnet dumpas tillsammans med det. Fördelen med en cirkulär buffert är att du inte behöver oändliga mängder minne eftersom äldre poster automatiskt överrulleras. Utmaningen är att du måste hitta en lämplig storlek för din usecase. I exemplet ovan skulle det vara mycket olyckligt när loggposten med den viktigaste informationen om undantaget redan skulle ha överträtts. Vissa systemanvändningar har verktyg som låter dig extrahera buffertens nuvarande innehåll på begäran, och inte bara när det skulle bli extrakt automatiskt (om någonsin). Jag tror ETW och CLRs stress logg. bland många andra systemkärnor eller högpresterande tracelogging, implementeras på så sätt. Konceptet med att använda sådana buffertar för inloggning av inloggning är faktiskt ganska vanligt (för att inte säga att det här är den enda användningen - absolut inte), eftersom det är mycket snabbare än skrivna poster i en filedatabase som du kanske aldrig är intresserad av såvida inte en fel uppstår. Och i en relaterad anteckning sparar den hårddiskutrymme. Cirkulära buffertar är bra för seriella dataströmmar i inbyggda system. Mikrocontrollers har ofta en UART för att hantera en seriell byte som kommer in, dessa måste lagras i ordning och hanteras senare (byte kommer ofta i snabbare takt än de kan hanteras). Bufferten splittrar effektivt det tidskritiska svaret som krävs (när bitarna kommer in, i mikrosekunder) till det icke-tidskritiska svaret på hela meddelandet (till exempel visar meddelandet som kom in i millisekunder), t. ex. kvittot på en byte UART kan generera ett avbrott som mjukvaran svarar på genom att snabbt ta den mottagna byten och skuggar den på buffertens ände. 2) Rutin för bakgrundsprogram kan då regelbundet kontrollera om bufferten har något i det och töm det efter behov. Eftersom den cirkulära buffertstorleken kan definieras före kompilering är storleken begränsad. Detta bidrar till att förbättra rymdeffektiviteten och bör eliminera minneskorruption vid handel med hur många byte kan tas emot innan data börjar bli förlorade. Jag vet att det här är fusk, men wikipedia har en mycket bra förklaring. En cirkulär buffert, cyklisk buffert eller ringbuffert är en datastruktur som använder en enda buffertbuffert med fast storlek som om den var ansluten från början till slut. Denna struktur låter sig enkelt att buffra dataströmmar Ett exempel som möjligen kan använda en skrivande cirkulär buffert är med multimedia. Om bufferten användes som den bundna bufferten i producent-konsumentproblemet är det troligen önskvärt för producenten (t ex en ljudgenerator) att skriva över gamla data om konsumenten (t ex ljudkortet) inte kan tillfälligt fortsätta. Ett annat exempel är den digitala vågledarsyntesmetoden som använder cirkulära buffertar för att effektivt simulera ljudet av vibrerande strängar eller vindinstrument. När det gäller att jämföra dubbellänkar, föreställer jag mig att det verkligen beror på vad du använder listan för. Implementering av cirkulära buffertar verkar vara mer komplex, vänligen (igen) hänvisa till wikisidan, vilket förklarar implementering, överväganden mm och visar också exempels kod. svarade mar 31 10 vid 14:25 Jag vet att detta kan uppnås med boost enligt: ​​Men jag vill verkligen undvika att använda boost. Jag har googled och inte hittat några lämpliga eller läsbara exempel. I grund och botten vill jag spåra det rörliga genomsnittet av en pågående ström av en ström av flytande punkttal med de senaste 1000 siffrorna som ett dataprov. Vad är det enklaste sättet att uppnå detta jag experimenterade med att använda ett cirkulärt array, exponentiellt glidande medelvärde och ett enklare glidande medelvärde och fann att resultaten från den cirkulära gruppen passade mina behov bäst. frågade 12 juni 12 kl 4:38 Om dina behov är enkla kan du bara försöka använda ett exponentiellt glidande medelvärde. Enkelt du skapar en ackumulatorvariabel, och när din kod tittar på varje prov uppdateras koden med ackumulatorn med det nya värdet. Du väljer en konstant alfa som är mellan 0 och 1 och beräknar detta: Du behöver bara hitta ett värde av alfa där effekten av ett visst prov endast varar för cirka 1000 prover. Hmm, jag är inte säker på att det här är lämpligt för dig, nu när jag har lagt den här. Problemet är att 1000 är ett ganska långt fönster för ett exponentiellt rörligt medelvärde. Jag är inte säker på att det finns en alfa som skulle sprida medelvärdet över de senaste 1000 siffrorna, utan underflöde i flytpunktsberäkningen. Men om du ville ha ett mindre medelvärde, som 30 nummer eller så, är det här ett mycket enkelt och snabbt sätt att göra det. svarade 12 jun 12 kl 4:44 1 på ditt inlägg. Det exponentiella glidande medlet kan låta alfabetet vara variabelt. Så här tillåter det att det används för att beräkna tidsbaserade medelvärden (t ex byte per sekund). Om tiden sedan den senaste ackumulatorns uppdatering är mer än 1 sekund, låter du alpha vara 1,0. Annars kan du låta alpha vara (usecs sedan senaste uppdateringen1000000). ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 I grund och botten vill jag spåra det rörliga genomsnittet av en pågående ström av en ström av flytande punkttal med de senaste 1000 siffrorna som ett dataprov. Observera att nedanstående uppdaterar summan som element som läggs ut och undviker kostsam O (N) - korsning för att beräkna summan som behövs för genomsnittet - efterfrågan. Totalt görs en annan parameter från T för att stödja t. ex. använder en lång lång när totalt 1000 lång s, ett int för char s, eller en dubbel till totalt float s. Det här är lite bristfälligt i att numsamples kan gå förbi INTMAX - om du bryr dig att du kan använda en unsigned long long. eller använd en extra bool-data medlem för att spela in när behållaren fylls först medan cykeltalsprover runt arrayen (bäst omnämndes något oskadd som pos). svarade den 12 juni 12 på 5:19 en förutsätter att kvoträttsoperatören (T-provet) kvot är faktiskt kvittooperatör (T-prov) citat. ndash oPless 8 juni 14 kl 11:52 oPless ahhh. välspotted. egentligen menade jag att det skulle vara tomt operatör () (T-prov) men självklart kunde du använda vilken anteckning du gillade. Kommer att fixa, tack. ndash Tony D 8 juni kl 14: 27 En av de viktigaste applikationerna för Arduino-kortet är läsning och loggning av sensordata. Till exempel övervakar man trycket varje sekund på dagen. Eftersom höga samplingsfrekvenser ofta genererar spikar i graferna vill man också ha ett genomsnitt av mätningarna. Eftersom mätningarna inte är statiska i tid, så behöver vi ofta ett löpande medelvärde. Detta är medeltiden för en viss period och mycket värdefull när man gör trendanalys. Enklast form av ett löpande medel kan göras med kod som bygger på föregående löpande medelvärde: Om man inte vill använda flytande punktmatematik - eftersom detta tar upp minne och minskar hastigheten - kan man göra detsamma helt i heltalsdomenet. Uppdelningen med 256 i provkoden är en skift-höger 8, vilken är snabbare än att säga division med t. ex. 100. Detta gäller för varje kraft av 2 som delare och en enda måste ta hand om summan av vikterna motsvarar kraften på 2. Och det är självklart att man bör ta hand om det finns inget mellanliggande överskott (överväga att använda osignerade långa) Om du behöver Ett mer exakt löpande medelvärde, i konkreto från de senaste 10 mätningarna, behöver du en array (eller länkad lista) för att hålla dem. Denna array fungerar som en cirkulär buffert och med varje ny mätning avlägsnas den äldsta. Det löpande genomsnittet beräknas som summan av alla element dividerat med antalet element i arrayen. Koden för löpande medelvärde kommer att vara något så här: Nackdelen med den här koden är att matrisen för att hålla alla värden kan bli ganska stor. Om du har en mätning per sekund och du vill ha ett löpande medel per minut behöver du en uppsättning av 60 en genomsnittlig timme skulle behöva en uppsättning av 3600. Det kunde inte göras så här på en Arduino eftersom den bara har 2K RAM. Men genom att bygga ett 2-stegs medelvärde kan det närmar sig ganska bra (ansvarsfriskrivning: inte för alla mätningar). I psuedo-kod: Eftersom en ny intern statisk matris behövs för varje runningAverage-funktion, skriker detta att implementeras som en klass. RunningAverage library Biblioteket runningAverage gör en klass av funktionen ovan så att den kan användas flera gånger i en skiss. Den avvecklar funktionen add () och avg () för att vara lite mer flexibel, t. ex. man kan ringa genomsnittet flera gånger utan att lägga till en sak. Observera att varje instans av klassen lägger till sitt eget array för att hålla mätningar, och att detta lägger till minnesanvändningen. Klassens gränssnitt hålls så liten som möjligt. Obs! Med version 0.2 görs namnen på metoderna mer beskrivande. En liten skiss visar hur den kan användas. En slumpgenerator används för att efterlikna en sensor. I setup () myRA raderas så kan vi börja lägga till nya data. I loop () först genereras ett slumptal och omvandlas till en float som läggs till i minRA. Sedan skrivs runningAverage till serieporten. Man kan också visa den på vissa LCD-skärmar eller skicka över Ethernet etc. När 300 objekt läggs till rensas MyRA för att börja om igen. För att använda biblioteket, skapa en mapp i dina SKETCHBOOKPATHlibaries med namnet RunningAverage och sätt. h och. cpp där. Gör eventuellt en exempels underkatalog för att placera provappen. 2011-01-30: inledande version 2011-02-28: Fixed missing destructor i. h-fil 2011-02-28: borttagen default constructor 2012--. trimValue () Yuval Naveh lagt till trimValue (hittades på webben) 2012-11-21: refactored 2012-12-30: added fillValue () refactored för publicering 2014-07-03: extra minneskyddskod - om intern array inte kan tilldelas storlek blir 0. Det här är att lösa problemet som beskrivs här - forum. arduino. ccindex. phptopic50473.msg1790086msg1790086 - Testa utförligt. Mall klass RunningAverage. h RunningAverage. cpp