esp32 arduino中使用Scheduler sch创建了任务调度器之后,在setup中报错提示sch此声明没有数据类型,但是在loop中正常,怎么回事
时间: 2024-04-15 11:26:59 浏览: 23
很抱歉给你带来困惑。在ESP32 Arduino中使用Scheduler库时,声明`Scheduler sch`的代码应该放在全局范围内,而不是在`setup()`函数中。
正确的示例代码如下所示:
```cpp
#include <Scheduler.h>
Scheduler sch;
void setup() {
// your setup code here
}
void loop() {
// your loop code here
}
```
这样,在`setup()`函数中就可以使用`sch`对象来创建任务了。
如果你将声明放在`loop()`函数中,代码会出现报错提示`scheduler of type 'Scheduler' has no member named 'addTask'`,因为`sch`对象的作用域仅限于`loop()`函数。
请将声明放在全局范围内,即在所有函数之外,这样就能够在整个程序中访问到`sch`对象的成员方法。
相关问题
在Arduino IDE中使用ESP32和MAX30102模块实现对ir数据进行小波滤波
首先需要安装ESP32的开发环境和MAX30102库。然后按照以下步骤进行操作:
1. 引入MAX30102库
在Arduino IDE中选择“工具”->“管理库”,搜索MAX30102并安装。
2. 连接ESP32和MAX30102模块
ESP32的SCL引脚连接MAX30102的SCL引脚,ESP32的SDA引脚连接MAX30102的SDA引脚,ESP32的3.3V引脚连接MAX30102的VCC引脚,ESP32的GND引脚连接MAX30102的GND引脚。
3. 初始化MAX30102模块
在setup()函数中初始化MAX30102模块:
```
#include "MAX30105.h"
MAX30105 particleSensor;
void setup() {
Serial.begin(115200);
particleSensor.begin(Wire, I2C_SPEED_FAST);
particleSensor.setup();
}
```
4. 获取ir数据
在loop()函数中获取ir数据,并进行小波滤波:
```
#define FILTERORDER 4 // 滤波器阶数
double coeffs[] = {0.4829629131445341, 0.8365163037378079, 0.2241438680420134, -0.1294095225512604}; // 滤波器系数
void loop() {
if (particleSensor.available()) {
int16_t irValue = particleSensor.getIR();
double filteredValue = 0;
static double xv[FILTERORDER + 1];
static double yv[FILTERORDER + 1];
// 进行小波滤波
xv[0] = xv[1];
xv[1] = xv[2];
xv[2] = xv[3];
xv[3] = xv[4];
xv[4] = irValue;
yv[0] = yv[1];
yv[1] = yv[2];
yv[2] = yv[3];
yv[3] = yv[4];
yv[4] = (coeffs[0] * xv[4] + coeffs[1] * xv[3] + coeffs[2] * xv[2] + coeffs[3] * xv[1]);
filteredValue = yv[4];
Serial.println(filteredValue);
}
}
```
5. 小波滤波算法说明
小波滤波是一种基于小波分析的滤波方法,它可以同时滤除高频和低频噪声,保留信号的主要特征。具体实现方法是将滤波器系数和输入数据进行卷积运算,得到滤波后的输出数据。在上述代码中,我们使用的是4阶小波滤波器,滤波器系数为{0.4829629131445341, 0.8365163037378079, 0.2241438680420134, -0.1294095225512604},输入数据为MAX30102模块获取的ir数据,输出数据为滤波后的数据。
在Arduino IDE中使用ESP32和MAX30102模块实现对ir数据进行小波滤波:
以下是使用Arduino IDE中的ESP32和MAX30102模块实现对ir数据进行小波滤波的步骤:
1. 首先,您需要将MAX30102模块连接到ESP32上。连接方式如下:
- SCL引脚连接到ESP32的GPIO22
- SDA引脚连接到ESP32的GPIO21
- VCC引脚连接到ESP32的3.3V电源
- GND引脚连接到ESP32的GND
2. 接下来,您需要下载和安装MAX30102传感器库。您可以在Arduino IDE中使用“库管理器”来搜索和安装MAX30102库。
3. 在Arduino IDE中打开一个新的空白项目,并将以下代码复制并粘贴到代码编辑器中:
```c++
#include <Wire.h>
#include "MAX30105.h"
#include "heartRate.h"
#include "Filters.h"
#define REPORTING_PERIOD_MS 1000
MAX30105 particleSensor;
uint32_t irBuffer[100];
uint32_t redBuffer[100];
int32_t bufferLength;
int32_t spo2;
int32_t heartRate;
//Initialize filter
Filter dcRemover(2,0.95,-0.95);
void setup()
{
Serial.begin(115200);
Serial.println("Initializing...");
// Initialize sensor
if (!particleSensor.begin(Wire, I2C_SPEED_FAST)) {
Serial.println("MAX30102 was not found. Please check wiring/power.");
while (1);
}
// Configure sensor
particleSensor.setup();
particleSensor.setPulseAmplitudeRed(0x0A);
particleSensor.setPulseAmplitudeIR(0x0A);
bufferLength = 100;
Serial.println("Initialization complete.");
}
void loop()
{
// Read sensor data
bufferLength = particleSensor.getFIFORedLen();
if (bufferLength > 100) {
bufferLength = 100;
}
particleSensor.getFIFOIR(irBuffer, &bufferLength);
particleSensor.getFIFORed(redBuffer, &bufferLength);
// Apply DC removal filter to IR data
for (int i = 0; i < bufferLength; i++) {
irBuffer[i] = dcRemover.update(irBuffer[i]);
}
// Apply wavelet filter to IR data
// This is where you would implement your own wavelet filter
// For demonstration purposes, we'll just output the filtered data as-is
for (int i = 0; i < bufferLength; i++) {
Serial.print(irBuffer[i]);
Serial.print(",");
}
Serial.println();
// Calculate SPO2 and heart rate
calculateSPO2(irBuffer, bufferLength, redBuffer, &spo2, &heartRate);
// Output results
Serial.print("SPO2: ");
Serial.print(spo2);
Serial.print(", Heart Rate: ");
Serial.print(heartRate);
Serial.println(" BPM");
// Wait for reporting period
delay(REPORTING_PERIOD_MS);
}
```
4. 这个例子中使用了一个DC移除滤波器和一个小波滤波器。您需要根据您的需求编写自己的小波滤波器代码,并将其替换到代码中的相应部分。
5. 编译和上传代码到ESP32板子上。您将能够看到从MAX30102传感器读取的IR数据,并通过您的小波滤波器进行滤波后的数据。
注意:在进行小波滤波之前,您需要先对IR数据进行DC移除滤波,以消除低频信号的影响。在本例中,我们使用了一个2阶DC移除滤波器。另外,请注意,使用小波滤波器需要一定的数学知识,如果您不熟悉小波滤波器的原理和实现方法,建议先学习相关知识。
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