Moving average filter pic

Como outros já mencionaram, você deve considerar um filtro IIR (resposta de impulso infinito) em vez do filtro FIR (resposta de impulso finito) que você está usando agora. Há mais, mas à primeira vista os filtros FIR são implementados como convoluções explícitas e filtros IIR com equações. O filtro IIR especial que eu uso muito em microcontroladores é um filtro de passa-baixa de um único pólo. Este é o equivalente digital de um simples filtro analógico R-C. Para a maioria das aplicações, elas terão melhores características do que o filtro de caixa que você está usando. A maioria dos usos de um filtro de caixa que eu encontrei são o resultado de alguém não prestar atenção na classe de processamento de sinal digital, não como resultado de precisar de suas características particulares. Se você só quer atenuar as altas freqüências que você sabe que são ruídos, um único pólo filtro passa-baixo é melhor. A melhor maneira de implementar um digitalmente em um microcontrolador é geralmente: FILT lt - FILT FF (NEW - FILT) FILT é um pedaço de estado persistente. Esta é a única variável persistente que você precisa para calcular este filtro. NEW é o novo valor que o filtro está sendo atualizado com esta iteração. FF é a fracção do filtro. Que ajusta o peso do filtro. Olhe para este algoritmo e veja que para FF 0 o filtro é infinitamente pesado desde a saída nunca muda. Para FF 1, seu realmente nenhum filtro em tudo desde que a saída segue apenas a entrada. Valores úteis estão no meio. Em sistemas pequenos você escolhe FF para ser 12 N de modo que a multiplicação por FF pode ser realizada como um deslocamento para a direita por N bits. Por exemplo, FF pode ser 116 e a multiplicação por FF, portanto, um deslocamento para a direita de 4 bits. Caso contrário, este filtro precisa apenas de uma subtração e uma adição, embora os números geralmente precisam ser mais largos do que o valor de entrada (mais na precisão numérica em uma seção separada abaixo). Eu costumo tomar leituras AD significativamente mais rápido do que eles são necessários e aplicar dois desses filtros em cascata. Este é o equivalente digital de dois filtros R-C em série, e atenua por 12 dBoctave acima da freqüência rolloff. No entanto, para as leituras AD seu geralmente mais relevante para olhar para o filtro no domínio do tempo, considerando a sua resposta passo. Isso indica a rapidez com que seu sistema verá uma alteração quando a coisa que você está medindo muda. Para facilitar a concepção destes filtros (que significa apenas escolher FF e decidir quantos deles para cascatear), eu uso o meu programa FILTBITS. Você especifica o número de bits de deslocamento para cada FF na série de filtros em cascata e calcula a resposta da etapa e outros valores. Na verdade, eu costumo executar este através do meu script wrapper PLOTFILT. Isso executa FILTBITS, que faz um arquivo CSV, em seguida, traça o arquivo CSV. Por exemplo, aqui está o resultado de PLOTFILT 4 4: Os dois parâmetros para PLOTFILT significa que haverá dois filtros em cascata do tipo descrito acima. Os valores de 4 indicam o número de bits de mudança para realizar a multiplicação por FF. Os dois valores FF são, portanto, 116 neste caso. O traço vermelho é a resposta da etapa da unidade, e é a coisa principal a olhar. Por exemplo, isto diz-lhe que se a entrada muda instantaneamente, a saída do filtro combinado estabelecerá a 90 do novo valor em 60 iterações. Se você se preocupa com 95 tempo de resolução, então você tem que esperar cerca de 73 iterações, e por 50 tempo de resolução apenas 26 iterações. O traço verde mostra a saída de um único pico de amplitude total. Isto dá-lhe alguma idéia da supressão aleatória do ruído. Parece que nenhuma amostra individual causará mais de uma alteração de 2,5 na saída. O traço azul é dar uma sensação subjetiva do que este filtro faz com o ruído branco. Este não é um teste rigoroso, uma vez que não há garantia o que exatamente o conteúdo foi dos números aleatórios escolhidos como a entrada de ruído branco para esta execução de PLOTFILT. Seu somente para dar-lhe uma sensação áspera de quanto será squashed e de como liso é. PLOTFILT, talvez FILTBITS, e muitas outras coisas úteis, especialmente para o desenvolvimento de firmware PIC está disponível na versão de software do PIC Development Tools na minha página de downloads de Software. Adicionado sobre a precisão numérica eu vejo dos comentários e agora uma nova resposta que há interesse em discutir o número de bits necessários para implementar este filtro. Observe que a multiplicação por FF criará Log 2 (FF) novos bits abaixo do ponto binário. Em sistemas pequenos, FF é geralmente escolhido para ser 12 N de modo que este multiplicar é realmente realizado por um deslocamento à direita de N bits. FILT é geralmente um inteiro de ponto fixo. Observe que isso não altera nenhuma das matemáticas do ponto de vista de processadores. Por exemplo, se você estiver filtrando leituras de AD de 10 bits e N 4 (FF 116), então você precisará de 4 bits de fração abaixo das leituras de AD de 10 bits. Um processadores mais, youd estar fazendo operações inteiras de 16 bits devido às leituras de AD de 10 bits. Neste caso, você ainda pode fazer exatamente as mesmas operações de integer de 16 bits, mas comece com as leituras AD desviadas por 4 bits. O processador não sabe a diferença e não precisa. Fazer a matemática em inteiros inteiros de 16 bits inteiros funciona se você os considera 12,4 pontos fixos ou verdadeiros inteiros de 16 bits (16,0 ponto fixo). Em geral, você precisa adicionar N bits cada pólo de filtro se você não quiser adicionar ruído devido à representação numérica. No exemplo acima, o segundo filtro de dois teria 1044 18 bits para não perder informações. Na prática em uma máquina de 8 bits que significa youd usar valores de 24 bits. Tecnicamente apenas o segundo pólo de dois precisaria do valor mais amplo, mas para a simplicidade do firmware eu costumo usar a mesma representação e, portanto, o mesmo código, para todos os pólos de um filtro. Normalmente eu escrevo uma sub-rotina ou macro para executar uma operação de pólo de filtro, em seguida, aplicar isso a cada pólo. Se uma subrotina ou macro depende se os ciclos ou a memória do programa são mais importantes nesse projeto específico. De qualquer maneira, eu uso algum estado zero para passar NOVO para o subrotina, que atualiza FILT, mas também carrega isso para o mesmo estado de arranhão NOVO foi dentro Isso torna mais fácil para aplicar vários pólos desde o FILT atualizado de um pólo é o NOVO Da próxima. Quando uma sub-rotina, é útil ter um ponteiro apontar para FILT no caminho, que é atualizado para logo após FILT na saída. Desta forma, a sub-rotina opera automaticamente em filtros consecutivos na memória se for chamada várias vezes. Com uma macro você não precisa de um ponteiro desde que você passa no endereço para operar em cada iteração. Exemplos de código Aqui está um exemplo de uma macro como descrito acima para um PIC 18: E aqui está uma macro semelhante para um PIC 24 ou dsPIC 30 ou 33: Ambos estes exemplos são implementados como macros usando o meu pré-processador de assembler PIC. Que é mais capaz do que qualquer um das instalações macro incorporadas. Clabacchio: Outra questão que eu deveria ter mencionado é a implementação de firmware. Você pode escrever uma sub-rotina de filtro passa-baixo de um único pólo uma vez, depois aplicá-lo várias vezes. Na verdade eu costumo escrever uma sub-rotina para levar um ponteiro na memória para o estado do filtro, em seguida, fazê-lo avançar o ponteiro para que ele pode ser chamado em sucessão facilmente para realizar filtros multi-polo. Ndash Olin Lathrop Apr 20 12 at 15:03 1. muito obrigado por suas respostas - todos eles. Eu decidi usar este filtro IIR, mas este filtro não é usado como um filtro LowPass padrão, uma vez que eu preciso para a média de valores de contador e compará-los para detectar alterações em um determinado intervalo. Uma vez que estes Valores van ser de dimensões muito diferentes, dependendo de hardware que eu queria tomar uma média, a fim de ser capaz de reagir a estas mudanças Hardware específicas automaticamente. Ndash sensslen May 21 12 at 12:06 Se você pode viver com a restrição de um poder de dois números de itens para a média (ou seja, 2,4,8,16,32 etc), então a divisão pode ser feita de forma fácil e eficiente em um Micro de baixo desempenho sem divisão dedicada, pois pode ser feito como um deslocamento bit. Cada turno é um poder de duas, por exemplo: O OP pensou que tinha dois problemas, dividindo em um PIC16 e memória para seu buffer de anel. Esta resposta mostra que a divisão não é difícil. É verdade que ele não trata do problema de memória, mas o sistema SE permite respostas parciais, e os usuários podem tirar algo de cada resposta por si mesmos, ou mesmo editar e combinar outras respostas. Uma vez que algumas das outras respostas requerem uma operação de divisão, elas são igualmente incompletas, uma vez que não mostram como efetivamente conseguir isso em um PIC16. Há uma resposta para um verdadeiro filtro de média móvel (aka boxcar filtro) com menos requisitos de memória, se você não mente downsampling. É chamado de filtro integrador-pente em cascata (CIC). A idéia é que você tem um integrador que você toma as diferenças de um período de tempo, eo dispositivo de economia de memória chave é que por downsampling, você não tem que armazenar cada valor do integrador. Ele pode ser implementado usando o seguinte pseudocódigo: Seu comprimento médio móvel efetivo é decimationFactorstatesize, mas você só precisa manter em torno de amostras statesize. Obviamente, você pode obter um melhor desempenho se o seu statesize e decimationFactor são poderes de 2, de modo que a divisão e os operadores restantes são substituídos por turnos e máscara-ands. Postscript: Eu concordo com Olin que você deve sempre considerar filtros IIR simples antes de um filtro de média móvel. Se você não precisa de freqüência-nulos de um filtro de vagão, um filtro de passagem baixa de 1 pólo ou de 2 pólos provavelmente funcionará bem. Por outro lado, se você estiver filtrando para fins de decimação (tomando uma entrada de alta taxa de amostragem e calculando a média para uso em um processo de baixa taxa), então um filtro CIC pode ser exatamente o que você está procurando. (Especialmente se você pode usar statesize1 e evitar o ringbuffer completamente com apenas um valor único integrador anterior) Theres alguma análise em profundidade da matemática por trás usando o filtro IIR de primeira ordem que Olin Lathrop já descreveu mais sobre a troca de pilha de processamento de sinal digital (Inclui muitas imagens bonitas.) A equação para este filtro IIR é: Isso pode ser implementado usando apenas inteiros e nenhuma divisão usando o código a seguir (pode precisar de depuração como eu estava digitando da memória.) Este filtro aproxima uma média móvel de Os últimos K amostras, definindo o valor de alfa para 1K. Faça isso no código anterior, definindo BITS para LOG2 (K), ou seja, para K 16 set BITS para 4, para K 4 set BITS para 2, etc (eu verificar o código listado aqui logo que eu recebo uma alteração e Editar esta resposta, se necessário.) Responder Jun 23 12 at 4:04 Heres um filtro passa-baixo de um único pólo (média móvel, com frequência de corte CutoffFrequency). Muito simples, muito rápido, funciona muito bem, e quase nenhuma sobrecarga de memória. Nota: Todas as variáveis ​​têm escopo além da função de filtro, exceto o passado em newInput Nota: Este é um filtro de etapa única. Várias etapas podem ser conectadas em cascata para aumentar a nitidez do filtro. Se você usar mais de um estágio, você terá que ajustar DecayFactor (como se relaciona com o Cutoff-Frequency) para compensar. E, obviamente, tudo o que você precisa é dessas duas linhas colocadas em qualquer lugar, eles não precisam de sua própria função. Este filtro tem um tempo de rampa antes que a média móvel represente a do sinal de entrada. Se você precisar ignorar esse tempo de aceleração, basta inicializar MovingAverage para o primeiro valor de newInput em vez de 0 e esperar que o primeiro newInput não seja um outlier. (CutoffFrequencySampleRate) tem um intervalo entre 0 e 0,5. DecayFactor é um valor entre 0 e 1, geralmente perto de 1. Flutuadores de precisão única são bons o suficiente para a maioria das coisas, eu só prefiro dobra. Se você precisa ficar com números inteiros, você pode converter DecayFactor e Amplitude Factor em inteiros fracionários, em que o numerador é armazenado como o inteiro, eo denominador é um número inteiro de 2 (assim você pode bit-shift para a direita como o Denominador em vez de ter que dividir durante o loop de filtro). Por exemplo, se você usar DecayFactor 0,99, e você quiser usar números inteiros, você pode definir DecayFactor 0,99 65536 64881. E então, sempre que você multiplicar por DecayFactor em seu loop de filtro, basta deslocar o resultado 16. Para obter mais informações sobre isso, um excelente livro thats Online, capítulo 19 sobre filtros recursivos: dspguidech19.htm PS Para o paradigma da média móvel, uma abordagem diferente para definir DecayFactor e AmplitudeFactor que pode ser mais relevante para suas necessidades, vamos dizer que você quer o anterior, cerca de 6 itens média juntos, fazê-lo discretamente, youd adicionar 6 itens e dividir por 6, então Você pode definir o AmplitudeFactor para 16 e DecayFactor para (1,0 - AmplitudeFactor). Respondida May 14 12 at 22:55 Todo mundo tem comentado completamente sobre a utilidade de IIR vs FIR, e na divisão de poder-de-dois. Id gostaria de dar alguns detalhes de implementação. O abaixo funciona bem em pequenos microcontroladores sem FPU. Não há multiplicação, e se você mantiver N um poder de dois, toda a divisão é um ciclo de bit-shifting. Tampão de toque FIR básico: mantém um buffer de execução dos últimos N valores e uma Soma em execução de todos os valores no buffer. Cada vez que uma nova amostra entra, subtraia o valor mais antigo no buffer de SUM, substitua-o pela nova amostra, adicione a nova amostra à SUM e a saída SUMN. Tampão de anel IIR modificado: mantenha uma SUM corrente dos últimos N valores. Cada vez que uma nova amostra entra, SUM - SUMN, adicione a nova amostra e a saída SUMN. Se I39m lendo você direito, você está descrevendo um filtro IIR de primeira ordem o valor que você está subtraindo isn39t o valor mais antigo que está caindo, mas é, em vez disso, a média dos valores anteriores. Os filtros IIR de primeira ordem podem certamente ser úteis, mas não tenho certeza do que você quer dizer quando sugere que a saída é a mesma para todos os sinais periódicos. A uma taxa de amostragem de 10KHz, a alimentação de uma onda quadrada de 100Hz em um filtro de caixa de 20 estágios produzirá um sinal que sobe uniformemente para 20 amostras, senta alto para 30, cai uniformemente para 20 amostras e senta baixo para 30. Uma primeira ordem IIR. Ndash supercat Aug 28 13 às 15:31 vai render uma onda que começa bruscamente a subir e gradualmente nivela perto (mas não no) máximo de entrada, então começa bruscamente a cair e nivela gradualmente perto (mas não) do mínimo de entrada. Comportamento muito diferente. Uma questão é que uma média móvel simples pode ou não ser útil. Com um filtro IIR, você pode obter um bom filtro com relativamente poucos calcs. O FIR que você descreve só pode lhe dar um retângulo no tempo - um sinc em freq - e você não pode gerenciar os lobos laterais. Pode valer a pena jogar algumas multiplicações inteiras para torná-la uma simpática e simétrica sintonia FIR se você pode poupar os carrapatos do relógio. Ndash Scott Seidman Aug 29 13 às 13:50 ScottSeidman: Não há necessidade de multiplicações se um simplesmente tem cada estágio do FIR ou saída a média da entrada para essa fase e seu valor armazenado anterior e, em seguida, armazenar a entrada (se tiver O intervalo numérico, pode-se usar a soma em vez da média). Se isso é melhor do que um filtro de caixa depende da aplicação (a resposta de passo de um filtro de caixa com um atraso total de 1ms, por exemplo, terá um pico d2dt desagradável quando a mudança de entrada, e novamente 1ms mais tarde, mas terá o mínimo Possível ddt para um filtro com um atraso total de 1ms). Como disse mikeselectricstuff, se você realmente precisa reduzir suas necessidades de memória, e você não se importa sua resposta ao impulso é uma exponencial (em vez de um pulso retangular), eu iria para um filtro de média móvel exponencial . Eu uso-os extensivamente. Com esse tipo de filtro, você não precisa de qualquer buffer. Você não tem que armazenar N amostras passadas. Apenas um. Assim, seus requisitos de memória são cortados por um fator de N. Além disso, você não precisa de qualquer divisão para isso. Somente multiplicações. Se você tiver acesso a aritmética de ponto flutuante, use multiplicações de ponto flutuante. Caso contrário, faça multiplicações inteiras e desloque para a direita. No entanto, estamos em 2017, e eu recomendo que você use compiladores (e MCUs) que permitem que você trabalhe com números de ponto flutuante. Além de ser mais memória eficiente e mais rápido (você não tem que atualizar itens em qualquer buffer circular), eu diria que é também mais natural. Porque uma resposta de impulso exponencial corresponde melhor à maneira como a natureza se comporta, na maioria dos casos. Um problema com o filtro IIR como quase tocado por olin e supercat mas aparentemente desconsiderado por outros é que o arredondamento para baixo introduz alguma imprecisão (e potencialmente biastruncation). Assumindo que N é uma potência de dois, e apenas aritmética inteira é utilizada, o direito de deslocamento sistematicamente elimina os LSBs da nova amostra. Isso significa que quanto tempo a série poderia ser, a média nunca vai levá-los em conta. Por exemplo, suponha uma série lentamente decrescente (8,8,8,8,7,7,7,7,6,6) e suponha que a média é realmente 8 no início. A amostra do punho 7 trará a média para 7, independentemente da intensidade do filtro. Apenas para uma amostra. Mesma história para 6, etc. Agora pense no oposto. A série sobe. A média ficará em 7 para sempre, até que a amostra seja grande o suficiente para fazê-la mudar. Claro, você pode corrigir o viés, adicionando 12N2, mas isso não vai realmente resolver o problema de precisão. Nesse caso a série decrescente permanecerá para sempre em 8 até que a amostra seja 8-12 (N2). Para N4, por exemplo, qualquer amostra acima de zero manterá a média inalterada. Acredito que uma solução para isso implicaria manter um acumulador dos LSBs perdidos. Mas eu não fui longe o suficiente para ter o código pronto, e não tenho certeza que não iria prejudicar o poder IIR em alguns outros casos de série (por exemplo, se 7,9,7,9 seria média para 8 então). Olin, sua cascata de dois estágios também precisaria de alguma explicação. Você quer dizer segurando dois valores médios com o resultado do primeiro alimentado para o segundo em cada iteração. Qual é o benefício desta média média móvel média simples média móvel Você é incentivado a resolver esta tarefa de acordo com a descrição da tarefa, usando qualquer linguagem que você pode saber. Calculando a média móvel simples de uma série de números. Crie um functioncloisstance stateful que leva um período e retorna uma rotina que leva um número como argumento e retorna uma média móvel simples de seus argumentos até agora. Uma m�ia m�el simples �um m�odo para calcular uma m�ia de uma corrente de n�eros calculando apenas a m�ia dos �timos n�eros de 160 P 160 a partir da corrente 160, em que 160 P 160 �conhecido como o per�do. Ele pode ser implementado chamando uma rotina de iniciação com 160 P 160 como argumento, 160 I (P), 160 que deve retornar uma rotina que, quando chamada com membros individuais, sucessivos de um fluxo de números, calcula a média de Para), os últimos 160 P 160 deles, permite chamar este 160 SMA (). A palavra 160 stateful 160 na descrição da tarefa refere-se à necessidade de 160 SMA () 160 lembrar certas informações entre as chamadas para ela: 160 O período, 160 P 160 Um contêiner ordenado de pelo menos os últimos 160 P 160 números de cada um dos Suas chamadas individuais. Stateful 160 também significa que chamadas sucessivas para 160 I (), 160 o inicializador, 160 devem retornar rotinas separadas que não 160 não compartilham o estado salvo para que possam ser usadas em dois fluxos de dados independentes. Pseudo-código para uma implementação de 160 SMA 160 é: Esta versão usa uma fila persistente para conter os valores p mais recentes. Cada função retornada de init-moving-average tem seu estado em um átomo contendo um valor de fila. Esta implementação usa uma lista circular para armazenar os números dentro da janela no início de cada ponteiro de iteração refere-se à célula de lista que contém o valor apenas movendo para fora da janela e para ser substituído com o valor apenas adicionado. Usando um fechamento editar Atualmente esta sma não pode ser nogc porque ele aloca um encerramento no heap. Alguma análise de escape pode remover a alocação de heap. Usando uma edição de estrutura Esta versão evita a alocação de heap do fechamento mantendo os dados no quadro de pilha da função principal. Mesmo resultado: Para evitar que as aproximações de ponto flutuante sigam se acumulando e crescendo, o código poderia executar uma soma periódica em toda a matriz de filas circulares. Esta implementação produz dois estados de compartilhamento de objetos (função). É idiomático em E separar a entrada da saída (ler a partir da escrita) em vez de combiná-los em um único objeto. A estrutura é a mesma que a implementação do Desvio PadrãoE. O programa elixir abaixo gera uma função anônima com um período embutido p, que é usado como o período da média móvel simples. A função de execução lê entrada numérica e passa para a função anônima recém-criada e, em seguida, inspeciona o resultado para STDOUT. A saída é mostrada abaixo, com a média, seguida pela entrada agrupada, formando a base de cada média móvel. Erlang tem fechamentos, mas variáveis ​​imutáveis. Uma solução então é usar processos e uma simples mensagem passando API baseada. As linguagens de matriz têm rotinas para calcular os avarages de deslizamento para uma dada seqüência de itens. É menos eficiente para loop como nos comandos a seguir. Solicita continuamente uma entrada I. Que é adicionado ao final de uma lista L1. L1 pode ser encontrado pressionando 2ND1, ea média pode ser encontrada em ListOPS Pressione ON para terminar o programa. Função que retorna uma lista contendo os dados médios do argumento fornecido Programa que retorna um valor simples em cada invocação: list é a média da lista: p é o período: 5 retorna a lista média: Exemplo 2: Usando o programa movinav2 (i , 5) - Inicializando o cálculo da média móvel e definindo o período de 5 movinav2 (3, x): x - novos dados na lista (valor 3), e o resultado será armazenado na variável x e exibido movinav2 (4, x) : X - novos dados (valor 4), eo novo resultado será armazenado na variável x, e exibido (43) 2. Descrição da função movinavg: variável r - é o resultado (a lista média) que será retornada variável i - é a variável de índice, e aponta para o fim da sub-lista a lista sendo calculada a média. Variável z - uma variável auxiliar A função usa a variável i para determinar quais valores da lista serão considerados no cálculo da média seguinte. Em cada iteração, a variável i aponta para o último valor na lista que será usado no cálculo médio. Portanto, só precisamos descobrir qual será o primeiro valor na lista. Geralmente bem tem que considerar p elementos, então o primeiro elemento será o indexado por (i-p1). No entanto, nas primeiras iterações, esse cálculo será normalmente negativo, de modo que a seguinte equação irá evitar índices negativos: max (i-p1,1) ou, arranjar a equação, max (i-p, 0) 1. Mas o número de elementos nas primeiras iterações também será menor, o valor correto será (índice final - começar o índice 1) ou, arranjando a equação, (i - (max (ip, 0) 1) e então , (I-max (ip, 0)). A variável z contém o valor comum (max (ip), 0), então o beginindex será (z1) eo numberofelements será (iz) mid (list, z1, iz) retornará a lista de valor que será a soma média .) Irá somá-los soma (.) (Iz) ri irá medi-los e armazenar o resultado no lugar apropriado na lista de resultados fp1 cria um aplicativo parcial fixando o (neste caso) o segundo e terceiro parâmetrosEmbedded Engineering In post. Eu vou mostrar-lhe como implementar o filtro digital mais simples possível filtro quotmoving média. Embora seja muito fácil de implementar, mas ainda em muitas aplicações isso é mais que bom o suficiente. Por exemplo, reduzindo o ruído aleatório do sinal. Ofcourse quando é muito simples tem problemas como. Ele não tem resposta de filtro muito afiada. Canal 1. Varredura de 20Hz a 6Khz, Canal 4 (Verde) saída filtrada 15 pontos, saída M (Vermelho) no domínio freq Sábado, 1 de outubro de 2017 Este projeto é a parte final em Fazer uma Luz Solar realmente poderosa. Neste projeto nós intigrate LTC3478 Based philips lumileds Driver e BQ24650 Baseado MPPT Solar Li-Ion controlador de carga. Nós estaremos usando o total de 3 9 Watt cada placas de Driver de LED e um controlador de carga para carregar 6 Cell 7.6V 20000mah li-lion bateria, há 4 display LED gráfico de barras para mostrar estimativa de nível de bateria e um único botão para controlar Onoff, De Brilho. E selecione um. Todas ou algumas das placas de LED para litup. Não há muito a descrever em termos de schmeatic e firmware como todos os Firmware e Schmeatic aer já no meu github account. User painel de interface é feita de PCB com 4 baterias status LED uma porta para painel solar conector e um interruptor de controle. Quando a bateria é chargin LED estado exibido em conformidade e quando a bateria está descarregando led estado atualizado em conformidade. Na adição ao pequeno projeto de iluminação solar que eu estava trabalhando em eu criei este pequeno controlador de carga solar para carregar a bateria de íon de lítio (li-ion). Circuito Utilize o Texas Instrument BQ24650 no centro do loop para controlar a carga. Como o circuito tem mosfet externo tão máxima corrente 160charge pode ser ajustada para valores realmente altos. 160Circuit aceitam valores do painel solar de 5V a 28V. Eu testei com 12V nominal (17Volts circuito aberto) 160. e 24 Volts nominal painel solar em carga da bateria até 4A. Atualmente instalado em minha casa desde alguns meses Carregar uma bateria 20000 mAh li-ion. Circuito tem grande 4 pinos de alta capacidade atual conector Molex para painel solar. Conector de 6 pinos para a bateria e interruptor de carga. Também é possível conectar o NTC para a monitoração da temperatura da bateria. BQ24650 automaticamente pode monitorar temprature da bateria. O microcontrolador dedicou a saída de 3 PWM para o escurecimento do diodo emissor de luz e o encabeçamento do pino de 6 gpio para o melhor estado conduzido e uma chave da interface de usuário. Hallo zu Deutsch Leser. Das ist mein erste Artikel auf Deutsch. Eu sou um advogado da Alemanha que desembaracei de um projeto de lei alemão, que foi publicado em inglês e em alemão. Eu sou um autor de um livro em inglês. Meine erfahrungen auf deutsch kurze ist 160 160 160 160So beginnen wir. Heutzutage arbeite ich an einem Projekt. QuotMPPT Solar li-ion Laderquot. O diodo emissor de luz do diodo emissor de luz do diodo emissor de luz do diodo emissor de luz do eine160sehr160vollmacht 25W LED. Aber 25W ist viel pele ein160LED-Triber. O diodo emissor de luz do diodo emissor de luz 25 W LED-Triber zu entwerfen. Hauptsorge sobre a projeção quotMPPT Solar - o Laderquot ist zu Lernen com o MPPT Larder Arbeitet und wie die software Algorithmus sind. Das Projekt ist ein teil von ein Projekt was publiziere ich spter.160 160 160 160 Reticentemente eu estava trabalhando um projeto de iluminação solar 160little , Eu preciso de uma iluminação louca realmente brilhante de 25W 160LED. Mas a questão foi para 25W que um monte de energia para LED e que exigem algumas habilidades para fazer uma alta potência LED driver. Objetivo primário deste projeto é obter um conhecimento de descida de MPPT controlador de carga e MPPT algoritmos de carregamento. Este projeto faz parte do projeto. Que vou postar mais tarde. 160160160 Este post vai ser a quarta parte da série de fazer um Linux capaz ARM Board em casa. Clique em Primeiro. Segundo e Terceiro para ir para Peças anteriores, então vamos começar. O que é um Bootloader, Por que precisamos it160 um carregador de boot é um programa que é o primeiro a ser executado pela CPU. Ele severs algum propósito muito específico quotconfiguring algumas coisas muito essenciais antes de carregar o programa principal (pode ser OS) na memória principal. Por isso é chamado de carregador de inicialização. Dependendo das necessidades carregador de inicialização pode fazer alguma outra tarefa (vamos cobri-los aqui). Existem várias formas e tamanhos dos bootloaders. Todos eles servem praticamente o mesmo propósito. Com microcontroladores. Algumas vezes ele não realmente carregar o programa principal na memória, mas passar o ponteiro de execução para o programa principal para que o programa principal pode executar diretamente a partir da memória onde está. Board Com 4,3 polegadas LCD executando o aplicativo Qt5 para exibir JPEG Image e Time