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Arduino及其他微控制器的统计库_C++代码及相关文件_下载

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简介:
这是一个包含C++代码和相关文件的资源包,专注于为使用Arduino和其他微控制器的用户提供统计数据处理功能。通过此资源,开发者可以更便捷地进行数据收集、分析等操作,适用于各种项目需求。 为了在必要时节省宝贵的SRAM资源,提供了两个版本的库:IntStatistics.h - 仅使用整数数学 Statistics.h - 使用浮点数学 在Arduino草图中包含浮点数学将消耗超过200字节的SRAM开销。 方法: - 构造和配置 - `Statistics(numSamples)` - 指定要收集的样本数量 - `setNewSampleSize(numSamples)` - 更改样本大小(重置已收集的数据) - `reset()` - 重置已收集的数据 添加数据: - `addData(val)` - 向集合中添加一个数据点 数据分析: - `[type] mean()` - 所有采集数据的算术平均值 - `[type] variance()` - 数据方差 - `[type] stdDeviation()` - 标准偏差(在整数版本库不可用) - `[type] maxVal()` - 最大数据点 - `[type] minVal()` - 最小数据点 更多详情和使用方法,请参考README.md文件。

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  • Arduino_C++_
    优质
    这是一个包含C++代码和相关文件的资源包,专注于为使用Arduino和其他微控制器的用户提供统计数据处理功能。通过此资源,开发者可以更便捷地进行数据收集、分析等操作,适用于各种项目需求。 为了在必要时节省宝贵的SRAM资源,提供了两个版本的库:IntStatistics.h - 仅使用整数数学 Statistics.h - 使用浮点数学 在Arduino草图中包含浮点数学将消耗超过200字节的SRAM开销。 方法: - 构造和配置 - `Statistics(numSamples)` - 指定要收集的样本数量 - `setNewSampleSize(numSamples)` - 更改样本大小(重置已收集的数据) - `reset()` - 重置已收集的数据 添加数据: - `addData(val)` - 向集合中添加一个数据点 数据分析: - `[type] mean()` - 所有采集数据的算术平均值 - `[type] variance()` - 数据方差 - `[type] stdDeviation()` - 标准偏差(在整数版本库不可用) - `[type] maxVal()` - 最大数据点 - `[type] minVal()` - 最小数据点 更多详情和使用方法,请参考README.md文件。
  • STM32F103XX 用 MPU6050 I2C _C 语言
    优质
    本资源提供STM32F103XX系列微控制器与MPU6050六轴运动传感器通过I2C通信的完整C语言库及示例代码,适用于嵌入式开发人员进行快速原型设计和二次开发。 MPU6050 I2C 设备库为 ARM 32 位 STM32F103xx 系列微控制器上的 MPU6050 I2C 设备提供了简单直观的接口,支持 I2C 位和字节级通信,并涵盖了 MPU6050 文档中描述的所有功能。编写该代码的主要目的是为了实现对 MPU6050 I2C 设备的支持,但也可以将其扩展到其他 I2C 设备上使用。更多详情及使用方法,请在下载后查阅 README.md 文件。
  • Arduino用ACS712电流传感_C++
    优质
    本资源提供基于Arduino平台的ACS712电流传感器C++代码及配套文件的下载。该库简化了电流测量应用开发流程,适用于电子制作与科研项目。 这是一个用于与ACS712霍尔效应线性模拟电流传感器交互的Arduino库。它支持直流和RMS交流电流测量,并适用于多种类型的ACS712传感器(如ACS712-05B、ACS712-20A和ACS712-30A)。典型应用包括电机控制、负载检测与管理、开关模式电源以及过流故障保护。 由于模拟传感器的精度加上Arduino内置ADC的低分辨率,难以进行精确电流测量。因此,该传感器更适合于检测电流的存在并大致估计其量级,而不适合需要高精度的应用场景。对于更准确的测量结果,请考虑使用如Adafruit INA219这样的数字传感器。 欲详细了解此库的功能和用法,请查阅README.md文件中的说明。
  • 适用于8位小型SM2实现_C语言__
    优质
    本资源提供一种针对8位微控制器优化的小型化SM2算法C语言实现及配套文件,便于嵌入式系统中使用与研究。 这是一个专为8位处理器设计的SM2实现方案,并且没有使用openssl或其他第三方库支持,目前仅限于处理256位的SM2算法。该代码基于nano-ecc进行开发(一种适用于8位处理器上的ECC实现)。 在对nano-ecc进行改进时主要进行了以下几方面的调整: 1. 大数模运算:对于大数模运算部分,原版nano-ecc遵循了《Mathematical routines for the NIST prime elliptic curves》文档中的方法来优化标准的ECC参数p。然而,本代码则根据同样的思路对256位SM2推荐算法进行了相应的调整,并且能够快速完成与该特定模数相关的计算。 2. 签名过程:完全按照官方定义的步骤完成了签名操作的具体实现; 3. 验签过程:同样依照标准流程完整实现了验证数字签名的功能。 更多细节和使用指南,请参阅下载后的README.md文件。
  • 一款用于ArduinoModbus主,支持传感和从机_C++
    优质
    这是一款专为Arduino设计的C++ Modbus主控库,便于用户实现与各种传感器及其他设备的数据交互。该库支持通过简单的函数调用对Modbus从机进行读写操作,并提供详细的文档和示例代码以帮助开发者快速上手使用。 该库旨在使用Arduino作为Modbus主站,并通过Modbus RTU通信协议与传感器或从站设备进行通信。它提供了许多“高级”功能,以帮助那些不熟悉 Modbus 协议的用户能够简单地获取来自 Modbus 设备的信息。 内容包括: - 关于modbus映射的相关注意事项 - 支持的数据类型介绍 - TTL 和 RS485/RS322 电气通信标准的使用说明 - EnviroDIY Mayfly及其他Arduino板硬件接口建议 更多详情和使用方法,请下载后仔细阅读README.md文件。
  • 适用于8位超紧凑型ECC实现_C语言__
    优质
    这段简介可以描述为:“适用于8位微控制器的超紧凑型ECC实现”是一个用C语言编写的高效椭圆曲线加密库,专为资源受限环境设计。它包含所有必要的源代码和配置文件,可直接下载使用以增强低功耗设备的安全性。 用于8位微控制器的非常小的ECDH和ECDSA实现基于kmackay的micro-ecc项目,并针对32位微控制器进行了优化。 特征包括: - 抵抗已知侧信道攻击。 - 用C编写,即将推出可选内联汇编选项。 - 小代码大小:ECDH低至6KB,ECDH+ECDSA组合则为7KB左右。 - 不需要动态内存分配。 - 性能表现良好,在16MHz(AVR架构)的ATmega328P微控制器上执行192位ECDH共享密钥计算大约耗时4034ms,其中包含两个周期的8x8位乘法运算。 - 支持四种标准曲线:secp128r1、secp192r1、secp256r1和secp384r1。 更多详情及使用方法请参考项目中的README.md文件。
  • STM32 32位三轴无刷云台(C++
    优质
    本资源提供基于STM32 32位微控制器的三轴无刷电机云台控制系统源码,使用C++编写。内容包括关键控制算法、电机驱动及PID调节等模块,并附带相关项目文件以供开发参考与学习交流。 基于STM32 32位微控制器的3轴无刷云台控制器板OlliW 的方案和设计v3.x 板专为 NT 和 T-STorM32 设置制作。StorM32 v3.3m/i通用版本以及适用于树莓派的帽子也已开发完成。 该系列包括主板、NT Motor-Encoder 模块、NT Triple Motor 模块及NT Logger模块,尺寸均为 20x20 mm 孔图案可堆叠板。v3.3 版本中的主要更新如下: - 设计专为 NT 和 T-STorM32 - 板上不集成电机驱动器 - 提供三个 NT 插头,便于连接多个NT模块 - NT-X插头也用于承载电池电压 - 5V电源轨在NT总线上有充足的电流输出能力 - 改进的NT 总线上的Rx&Tx接口设计,防止电缆交叉连接问题发生于NT 模块间 - 兼容与“大功率”扩展板堆叠使用 - 板载MPU9250传感器(SPI模式) - 通过USB端口进行固件更新操作支持 - 提供ESP8266接口用于WIFI连接功能 更多详细信息和使用方法,请参阅随附的README.md文件。
  • 基于Verilog8051FPGA实现
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    本项目基于Verilog语言在FPGA平台上实现了8051微控制器,并提供了相关设计文档和源代码的下载服务。 8051微控制器的FPGA实现及相关Verilog代码文件可以下载。
  • 心率测量视频应用_C++
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    本资源提供了一个用C++编写的视频应用程序,用于测量心率。其中包括源代码和必要的文件,方便开发者学习与研究心率监测技术。 视频脉冲检测技术中的脉冲提取可以使用第三方库OpenCV和contrib OpenVINO Sources by Smorodov以及Eigen 3及Third-party iirvpglib。更多详情与使用方法,请参阅下载后的README.md文件。
  • 基于GPS、IMU和编精确状态估融合_C++
    优质
    本资源提供了一套用C++编写的精确状态估计程序包,结合GPS、IMU及编码器数据进行高效融合处理。适用于机器人与自动驾驶领域,促进精准导航与控制。 EKF(扩展卡尔曼滤波器)能够融合GPS、IMU和编码器的数据来估计地面机器人在导航框架中的姿态。维基百科指出,在这种滤波器中,状态转换函数g和观测模型h不必是线性的,而是可以是非线性但可微的函数。其中w_k和v_k分别代表过程噪声和测量噪声,并假设它们为零均值多元高斯分布,其协方差矩阵分别为Q和R。 在EKF框架内,使用非线性函数g来根据前一时刻的状态预测当前状态;类似地,使用非线性观测模型h来计算基于预测状态的预期观测。然而,这些非线性函数不能直接应用于协方差更新中。相反,需要通过求取偏导数矩阵(即雅可比矩阵)的方法来进行近似处理,并在每个时间步用当前的状态估计值对它们进行评估。 这样做的目的是为了实现卡尔曼滤波器的核心算法:通过对当前位置的非线性函数进行局部线性化,使得原本复杂的非线性系统能够被简化为一系列连续的、可解析的小范围内的线性问题。此外,在这里我们还利用了一个速度传感器(例如来自编码器或GPS的速度信息),它能测量车辆沿车头方向psi上的行驶速度以及偏航率psi_dot等参数。 请注意,具体实施细节和更多技术文档可在下载后的README.md文件中找到详细说明。