Arduino用の信号平滑化ライブラリはありますか？

ワイヤレス2.4 GHzリンクを介して制御されるモバイルロボットで作業しています。受信機は、メインコントローラーとしてオンボードで機能するArduino Unoに接続されています。レシーバーから来る最も重要な（およびメインの）入力チャンネルは、非常にノイズの多い信号を生成します。これにより、アクチュエーターの出力は、不要であるにもかかわらず、多くの小さな変化につながります。

                    30秒間隔でのArduinoの入力のプロット。

効率的なスムージングを実行できるライブラリを探しています。Arduino（Uno）で使用できる信号平滑化ライブラリはありますか？

Microsmoothは、私が現在開発している軽量の信号平滑化ライブラリです。

それはまだ作業中であり、目的はメモリの観点から軽量で高速にすることです。ライブラリには、平滑化のための複数のフィルターが用意されています。

• 単純移動平均
• 指数移動平均
• 累積移動平均
• Savitzky Golayフィルター
• Ramer Douglas Peckerアルゴリズム
• カルモゴロフズルベンコフィルター

ライブラリを使用するには、ダウンロードしてソースディレクトリに追加します。また、ソースファイルに次の行を追加します。

#include "microsmooth.h"

ノイズの多い信号には、単一サンプルのノイズスパイクが多く見られます。

中央値フィルターは、線形フィルターよりも単一サンプルのノイズスパイクを取り除くのに適しています。（応答時間とそのような単一サンプルノイズスパイクの外れ値を無視する能力の点で、ローパスフィルター、移動平均、加重移動平均などよりも優れています）。

実際、Arduinoには多くのシグナルスムージングライブラリがあり、その多くにはメディアンフィルターが含まれています。

arduino.ccの信号平滑化ライブラリ：

• Paul Badger：滑らかなデジタルローパスフィルター
• ポール・バジャー：外れ値除去を備えたdigitalSmoothデジタルローパスフィルター
• David A. MellisとTom Igoe：スムージングチュートリアル
• Majenki：平均ライブラリー

githubのシグナルスムージングライブラリ：

• AsheeshR / Microsmooth
• jeroendoggen：Arduino-signal-filtering-library
• karlward：Arduinoデータフィルタリングライブラリ
• sebnil：FIR-filter-Arduino-Library
• daPhoosa：MedianFilter
• arc12：デジタル信号フィルターのコレクション（Arduinoで使用するためのもの）
• sebnil：Arduinoの自己バランスロボット。PIDコントローラー、FIRフィルター、相補フィルターで実装されています。

このようなものはロボットで動作しますか？（3の中央値は、CPUパワーをほとんど必要としないため、高速です）：

/*
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);
}

ローパスフィルターを試しましたか？私は例見つけ、ここでもう一つ、ここを。

これらのライブラリには両方とも、選択したアナログセンサーから読み取られるデータのリストがあり、平均化されています。新しいセンサー値はすべてリストに追加され、次のように最後のセンサー値がスローされます。

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

ローパスフィルターを使用して、これをデジタルでフィルター処理できます。

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

0.99を変更して、カットオフ周波数を変更します（1.0に近いほど周波数が低くなります）。その値の実際の式はexp（-2 * pi * f / fs）です。ここで、fは必要なカットオフ周波数、fsはデータがサンプリングされる周波数です。

別のタイプの「デジタルフィルター」は、イベントフィルターです。外れ値のあるデータでうまく機能します。例えば9,9,8,10,9,25,9。イベントフィルターは、最も頻繁な値を返します。統計的にこれがモードです。

平均、モードなどの統計平均は、Arduino Average Libraryを使用して計算できます。

Arduinoライブラリページから引用した例：

#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);
}