用C语言对三个ADC按键写滤波算法

时间: 2023-08-31 11:42:59 浏览: 109
### 回答1: 我可以为您提供一些关于ADC按键滤波算法的基本概念:ADC按键滤波算法是用来减少按键输入的抖动,它可以通过检测按键的多次输入,过滤掉多余的按键点击,最终只保留有效的按键输入。用C语言实现ADC按键滤波算法可以使用一组带有瞬态反应的控制逻辑,以及一组计时器来检测输入按键的时间间隔,以确定按键输入是否有效。 ### 回答2: 在C语言中,可以使用滑动窗口滤波算法对三个ADC按键进行滤波。 首先,需要定义一个窗口大小,表示连续采样的次数。然后,使用一个数组来保存连续采样的数据。对ADC按键进行采样时,将采样值保存到数组中。 当数组满时,即采样次数达到窗口大小时,求得数组中所有元素的平均值,作为滤波后的数据输出。然后,将新的采样值替代数组中最旧的元素,并继续采样。 以下是一个示例代码: ```c // 定义窗口大小 #define WINDOW_SIZE 5 // 用于保存连续采样的数据 uint16_t adcData[WINDOW_SIZE]; uint8_t currentIndex = 0; // 滤波算法函数 uint16_t filter(uint16_t newValue) { // 将新的采样值替代数组中最旧的元素 adcData[currentIndex] = newValue; currentIndex++; currentIndex %= WINDOW_SIZE; // 当连续采样次数达到窗口大小时,进行滤波处理 if (currentIndex == 0) { uint32_t sum = 0; for (uint8_t i = 0; i < WINDOW_SIZE; i++) { sum += adcData[i]; } // 求平均值作为滤波后的数据输出 return sum / WINDOW_SIZE; } else { // 返回原始采样值 return newValue; } } // 主函数 int main() { // 模拟从ADC模块获取采样值 uint16_t newValue_1 = getADCValue_1(); uint16_t newValue_2 = getADCValue_2(); uint16_t newValue_3 = getADCValue_3(); // 对三个ADC按键进行滤波处理 uint16_t filteredValue_1 = filter(newValue_1); uint16_t filteredValue_2 = filter(newValue_2); uint16_t filteredValue_3 = filter(newValue_3); // 输出滤波后的结果 printf("Filtered Value 1: %d\n", filteredValue_1); printf("Filtered Value 2: %d\n", filteredValue_2); printf("Filtered Value 3: %d\n", filteredValue_3); return 0; } ``` 以上是一个简单的滑动窗口滤波算法示例,可以对三个ADC按键进行滤波处理。当窗口大小适当选择时,可以有效地降低采样噪声对结果的影响,使得输出更加平滑和可靠。具体的窗口大小需要根据实际情况进行调整。 ### 回答3: 对三个ADC按键写滤波算法的C语言代码如下: ```c #include <stdio.h> int main() { // 定义三个ADC按键的初始值 int adc1 = 0; int adc2 = 0; int adc3 = 0; // 定义滤波后的ADC按键的值 int filteredAdc1 = 0; int filteredAdc2 = 0; int filteredAdc3 = 0; // 定义滤波窗口大小和初始值个数 int windowSize = 5; int numInitialValues = 5; // 定义数组用于保存初始值 int initialValues1[numInitialValues] = {0}; int initialValues2[numInitialValues] = {0}; int initialValues3[numInitialValues] = {0}; // 循环获取ADC按键的值 while (1) { // 读取ADC按键的值 int adc1Value = getAdc1Value(); int adc2Value = getAdc2Value(); int adc3Value = getAdc3Value(); // 更新初始值数组 for (int i = numInitialValues - 1; i > 0; i--) { initialValues1[i] = initialValues1[i - 1]; initialValues2[i] = initialValues2[i - 1]; initialValues3[i] = initialValues3[i - 1]; } initialValues1[0] = adc1Value; initialValues2[0] = adc2Value; initialValues3[0] = adc3Value; // 计算平均值作为滤波后的值 int sum1 = 0; int sum2 = 0; int sum3 = 0; for (int i = 0; i < windowSize; i++) { sum1 += initialValues1[i]; sum2 += initialValues2[i]; sum3 += initialValues3[i]; } filteredAdc1 = sum1 / windowSize; filteredAdc2 = sum2 / windowSize; filteredAdc3 = sum3 / windowSize; // 输出滤波后的值 printf("Filtered ADC1: %d\n", filteredAdc1); printf("Filtered ADC2: %d\n", filteredAdc2); printf("Filtered ADC3: %d\n", filteredAdc3); } return 0; } ``` 以上代码展示了一个简单的滤波算法,其中使用了一个滑动窗口来计算滤波后的ADC按键值。初始值数组用于保存最新的ADC按键值,然后计算窗口内的平均值来获得滤波后的值。每次循环都会更新初始值数组,并输出滤波后的ADC按键值。请根据实际需求进行适当修改。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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