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NTC测温中的经典温度查表算法——二分查找法.docx

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简介:
本文档介绍了在NTC热敏电阻温度测量中应用的经典二分查找算法,详细阐述了该方法的工作原理及其优化策略。 二分查找法的优点在于其快速的查找速度。对于长度为1024的数据表来说,使用这种方法最多只需要进行10次查表操作就能得到结果。在利用NTC测试温度的应用场景中,通常使用的NTC温度对照表的长度大约是100到200个条目,有些情况下甚至可以达到400至500个条目的规模。在这种情形下,如果采用逐个比较的方式进行查表操作,则会导致查表时间过长,并影响程序执行效率。因此,在这种场景中引入二分查找法是一种更优的解决方案,能够显著提高处理速度和整体性能。

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  • NTC——.docx
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    本文档介绍了在NTC热敏电阻温度测量中应用的经典二分查找算法,详细阐述了该方法的工作原理及其优化策略。 二分查找法的优点在于其快速的查找速度。对于长度为1024的数据表来说,使用这种方法最多只需要进行10次查表操作就能得到结果。在利用NTC测试温度的应用场景中,通常使用的NTC温度对照表的长度大约是100到200个条目,有些情况下甚至可以达到400至500个条目的规模。在这种情形下,如果采用逐个比较的方式进行查表操作,则会导致查表时间过长,并影响程序执行效率。因此,在这种场景中引入二分查找法是一种更优的解决方案,能够显著提高处理速度和整体性能。
  • NTC .rar_NTC __NTC temperature_childrenpk1
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    本资源提供了一种在NTC测温中高效的经典二分查找温度查表算法,适用于快速准确地获取NTC电阻对应的温度值。适合从事温度测量相关工作的专业人士参考学习。 NTC测温程序的查表方法——经典的二分法。
  • 利用PT100
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    本简介介绍了一种使用二分法进行高效查找和计算PT100电阻温度计对应温度值的方法。通过这种方法可以快速准确地获取到所需的温度数据,适用于自动化温控系统中对精度要求较高的场合。 标题和描述中的“PT100用二分法查表计算温度”涉及的是工业自动化领域常用的传感器——PT100热电阻温度传感器的温度计算方法。这种金属热电阻在-200℃至+850℃范围内的应用广泛,其阻值会随温度变化而改变。 ### PT100的工作原理 PT100基于金属材料的电阻率与温度之间的关系来工作:当温度升高时,金属的电阻也会增加。对于PT100而言,在零度时,它的电阻为100欧姆,并且随着温度上升,其阻值会按照一定的规律增长。这种变化可以通过实验数据建立起来的一个查表来进行近似表示。 ### 二分法查表计算温度 使用一个包含211个元素的数组`floatcodeRTD_TAB_PT100`来存储不同温度下的PT100电阻值,通过应用二分查找算法可以快速定位到最接近当前测量阻值的数据点。这样能够帮助提高从阻值转换为具体温度时的准确性。 #### 二分法步骤: - **初始化**:设定搜索范围的左边界`left`指向数组的第一个元素,并将右边界`right`设在最后一个位置。 - **计算中间值**:确定当前查找区间的中点索引作为新的比较对象。 - **更新区间**: - 如果中间位置的数据正好等于目标阻值,就返回对应的温度数值; - 若该数据小于目标,则调整左界至中点之后的位置继续搜索; - 反之则将右边界移向左侧以缩小查找范围。 重复上述步骤直到找到最接近的目标电阻或者确定已经没有进一步的搜索空间为止。 #### 插值计算: 一旦确定了两个相邻的数据点,可以通过线性插值得到更精确的结果。具体公式如下: \[ T = T_1 + (R - R_1) \times \frac{T_2 - T_1}{R_2 - R_1} \] 这里\(T\)代表计算出的温度值;\((T_{1}, R_{1})\)和\((T_{2}, R_{2})\)是查表得到的数据点,而\(R\)则是实际测量到的电阻。 ### 总结 通过结合二分法查找与插值技术,可以高效地将PT100热电阻所测得的阻抗转换成温度读数。这种方法不仅提升了温度测定精度还简化了计算过程,在工业自动化和流程控制领域中具有重要的应用价值。选择恰当的方法进行查表及后续处理对于提高整个测量系统的性能至关重要。
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    额温枪测温算法查表方法涉及一种非接触式体温测量技术,通过红外传感器获取人体额头辐射温度,并采用预设温度对照表进行快速准确的体温读取与分析。 目前额温枪非常流行,很多人都在关注这个领域。简单来说,其工作原理是:热电堆传感器采集信号后通过ADC转换为数字信号,并由MCU进行处理最后显示在LCD屏幕上。最复杂的部分在于温度补偿与校准,这通常需要专业仪器和繁琐的操作,在这里就不详细介绍了。 额温枪的核心是由热电堆传感器来检测红外辐射并将其转化为模拟数据输出。这种传感器会提供两种类型的信号:一种是NTC热敏电阻的阻值变化;另一种则是直接由热电堆产生的电压差。利用这两种信息,我们就可以计算出温度。具体来说,这些数据可以用来测量环境温度或物体表面温度。
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    简介:二分查找算法是一种在有序数组中查找指定元素的搜索算法,通过反复将查找区间减半的方式,在对数时间内找到目标值或确定目标值不存在。 ### 折半查找算法 #### 一、简介 折半查找算法(Binary Search),也称为二分查找算法,是一种在有序数组中高效地查找特定元素的方法。它的基本思想是在有序数组中通过比较中间元素与目标值来逐步缩小搜索范围,直到找到目标值或搜索范围为空为止。 #### 二、原理及步骤 折半查找适用于静态查找表中的查找操作,其基本步骤如下: 1. **确定中间位置**:计算当前搜索范围的中间位置,即 `(low + high) / 2`。 2. **比较中间元素**: - 如果中间元素正好等于目标值,则返回该位置。 - 如果中间元素小于目标值,则调整查找范围为右半部分(`low = mid + 1`)。 - 如果中间元素大于目标值,则调整查找范围为左半部分(`high = mid - 1`)。 3. **重复步骤**:不断重复上述过程,直到找到目标值或搜索范围为空(`low > high`)。 #### 三、代码实现 根据提供的代码示例,我们来详细解析折半查找的具体实现。 ##### 数据结构定义 ```c typedef struct { int key; } elemType; typedef struct { elemType *init; int length; } SSTable; ``` 这里定义了两个数据类型: - `elemType`:用于存储表中的每个记录,其中只包含一个整型键值 `key`。 - `SSTable`:表示整个有序表,包括指向记录数组的指针 `init` 和表的长度 `length`。 ##### 创建有序表 ```c int createSTable(SSTable *t, int len) { 分配内存并读取数据... } ``` 此函数用于创建一个有序表。首先分配足够的内存来存储 `len` 个 `elemType` 结构体,并从用户处获取这些结构体的数据。 ##### 折半查找函数 ```c int BinarySearch(SSTable *t, int key) { int low = 1, high = t->length, mid; while (low <= high) { mid = (low + high) / 2; if (t->init[mid].key == key) return mid; else if (t->init[mid].key < key) low = mid + 1; else high = mid - 1; } return -1; } ``` 这是折半查找的核心实现。函数接收一个有序表 `SSTable` 的指针和要查找的目标值 `key`,返回目标值在表中的位置索引;如果未找到,则返回 `-1`。 - 初始化 `low` 和 `high` 分别为搜索范围的起始和结束位置。 - 使用 `while` 循环不断缩小搜索范围,直至找到目标值或搜索范围为空。 - 通过 `if-else` 条件判断目标值与中间元素的关系,并更新 `low` 或 `high` 的值。 - 如果找到了目标值,则返回对应的索引;否则返回 `-1` 表示未找到。 ##### 主函数 ```c int main(void) { int n, key; SSTable t; 读取表长度,创建表,读取键值,进行查找... } ``` 主函数首先提示用户输入有序表的长度,并调用 `createSTable` 函数创建有序表。然后提示用户输入要查找的键值,并调用 `BinarySearch` 函数进行查找,最后输出查找结果。 #### 四、复杂度分析 - **时间复杂度**:在最坏情况下,每次搜索都将范围减半;因此时间复杂度为 O(log n)。 - **空间复杂度**:由于采用了递归或迭代的方式实现,并没有使用额外的空间,所以空间复杂度为 O(1)。 #### 五、应用场景 折半查找适用于对已排序的数组或列表进行高效搜索。常见的应用包括但不限于: - 在数据库索引中快速定位记录。 - 在大量数据集中迅速检索特定信息。 - 计算机科学中的其他领域,例如算法优化等场景。
  • C++折半
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    本篇文章介绍了C++编程语言中的一种高效搜索算法——折半查找法(二分查找),解释了其工作原理及实现方法。 C++数据结构中的折半查找法(二分查找法)算法设计新颖,非常适合数据结构初学者学习。
  • WinDlx实现
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    本篇文章详细介绍了在WinDlx环境下实现高效的二分查找算法的过程和步骤,通过实例代码展示如何优化数据搜索效率。 用类汇编语言实现二分查找算法,并使用windLx进行相关性分析。
  • Python详解
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    本篇文章详细解析了在Python编程语言中实现二分查找算法的方法和技巧,帮助读者理解并优化代码效率。 Python搜索算法——二分查找算法详解 本段落将详细介绍一种高效的搜索算法:二分查找(Binary Search)。二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。该方法通过每次比较中间值来缩小搜索范围,从而实现快速定位目标值。 ### 1. 算法原理 二分查找的核心思想是基于有序数组的特点,在每一步迭代过程中将当前待查区间一分为二,并判断目标值是在左半部分还是右半部分。根据这一特性不断调整查找的区间,直到找到特定元素或确定不存在为止。 ### 2. 实现步骤 - 首先定义两个指针分别指向数组的第一个和最后一个位置。 - 计算中间位置索引并获取该处值。 - 如果目标值等于中间值,则返回中间点的位置;如果目标值小于中间值,那么在左半部分继续查找;反之,在右半部分进行搜索。 - 重复上述步骤直到找到元素或区间为空为止。 ### 3. 时间复杂度 二分查找的时间复杂度为O(log n),其中n是数组长度。这意味着随着数据量增加,算法执行效率仍然很高。 通过以上介绍可以了解到,相比线性查找等方法而言,使用二分查找可以在大量有序数据中快速定位目标值,并且实现起来相对简单直观。
  • Java实现
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    本篇教程详细介绍了如何使用Java语言实现经典的二分查找算法。从理论原理到代码实践,帮助开发者理解和掌握这一高效的数据搜索方法。 二分查找是指将待查的数据序列分成两部分,并对比中间值与要查找的值。如果两者相等,则表示找到了目标;若中间值小于要找的值,则在右边的部分继续查找;若中间值大于要找的值,则在左边的部分进行搜索。