RMS 计算方式 C++代码
时间: 2023-07-11 10:26:40 浏览: 208
以下是用C++实现计算RMS值的代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
double calculateRMS(double arr[], int n) {
double sum = 0;
for(int i = 0; i < n; i++) {
sum += pow(arr[i], 2);
}
return sqrt(sum / n);
}
int main() {
double arr[] = {2.5, 3.6, 4.7, 5.8, 6.9};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
double rms = calculateRMS(arr, n);
cout << "RMS value is: " << rms << endl;
return 0;
}
```
这段代码定义了一个名为`calculateRMS`的函数,它接受一个数组`arr`和数组的长度`n`,然后计算并返回数组的RMS值。在`main`函数中,我们定义了一个双精度浮点型数组`arr`,并将其作为参数传递给`calculateRMS`函数。最后,我们将计算出的RMS值打印到控制台输出。
相关问题
Arduino计算PWM波有效值代码
在Arduino中计算PWM波的有效值可以使用以下代码:
```C++
int pwmPin = 9; // PWM输出引脚
int sampleSize = 1000; // 采样次数
double voltageSum = 0; // 电压值总和
double voltageAvg = 0; // 电压值平均值
double voltageRms = 0; // 电压值有效值
void setup() {
pinMode(pwmPin, OUTPUT);
Serial.begin(9600);
}
void loop() {
// 产生PWM波
analogWrite(pwmPin, 128);
// 采样并计算总和
for (int i = 0; i < sampleSize; i++) {
voltageSum += analogRead(A0);
delayMicroseconds(10);
}
// 计算平均值
voltageAvg = voltageSum / sampleSize;
// 计算有效值
double varianceSum = 0;
for (int i = 0; i < sampleSize; i++) {
double voltage = analogRead(A0) - voltageAvg;
varianceSum += voltage * voltage;
delayMicroseconds(10);
}
voltageRms = sqrt(varianceSum / sampleSize);
// 输出结果
Serial.print("Voltage RMS: ");
Serial.println(voltageRms);
// 重置值
voltageSum = 0;
voltageAvg = 0;
voltageRms = 0;
}
```
这段代码会产生一个占空比为50%的PWM波,并使用模拟输入引脚A0进行采样。每次采样需要延迟10微秒,以保证精度。在采样完指定次数后,计算出电压值的平均值和方差,最后使用sqrt()函数计算出电压值的有效值,并输出结果到串口监视器中。
opencv读取图片c++,完成棋盘格标定完整代码
下面是一个完整的 OpenCV C++ 棋盘格标定的示例代码,包括读取图片、检测棋盘格角点、计算相机内参和畸变参数等步骤:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 棋盘格大小
cv::Size boardSize(9, 6);
// 棋盘格角点坐标
std::vector<cv::Point3f> objPoints;
for (int i = 0; i < boardSize.height; i++) {
for (int j = 0; j < boardSize.width; j++) {
objPoints.push_back(cv::Point3f(j, i, 0));
}
}
// 图像文件列表
std::vector<std::string> fileList = {"image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"};
// 图像角点坐标
std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imgPoints;
// 读取每张图像,检测角点
for (const auto& fileName : fileList) {
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread(fileName);
// 转换为灰度图像
cv::Mat grayImg;
cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 检测棋盘格角点
std::vector<cv::Point2f> corners;
bool found = cv::findChessboardCorners(grayImg, boardSize, corners);
if (found) {
// 亚像素精细化角点坐标
cv::cornerSubPix(grayImg, corners, cv::Size(11, 11), cv::Size(-1, -1),
cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1));
// 显示检测到的角点
cv::drawChessboardCorners(img, boardSize, corners, found);
cv::imshow("Chessboard Corners", img);
cv::waitKey(0);
// 将角点坐标加入列表
imgPoints.push_back(corners);
}
else {
std::cout << "Cannot find chessboard corners in image " << fileName << std::endl;
}
}
// 计算相机内参和畸变参数
cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;
std::vector<cv::Mat> rvecs, tvecs;
double rms = cv::calibrateCamera(objPoints, imgPoints, cv::Size(grayImg.size()), cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);
// 输出相机内参和畸变参数
std::cout << "Camera matrix: " << cameraMatrix << std::endl;
std::cout << "Distortion coefficients: " << distCoeffs << std::endl;
return 0;
}
```
运行此程序,会依次读取 `image1.jpg`, `image2.jpg`, `image3.jpg` 三张图片,检测棋盘格角点,并计算相机内参和畸变参数。在检测到角点时,会在图像中显示角点,并等待用户按下任意键继续。在计算完成后,会输出相机内参和畸变参数的值。