用Python写一个连续平均算法代码

这里是一个简单的Python代码，实现连续平均算法：

def continuous_mean(data_list):
total = 0
for item in data_list:
total += item
return total / len(data_list)

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帮我写电子秤阻尼算法的代码

电子秤的阻尼算法通常用于减少秤体在读数稳定之前的振动，这涉及到滤波技术和动态调整。这里是一个简单的阻尼算法示例，使用Python语言，假设我们有一个连续读取的重量值列表，并使用双线性递归滤波器作为简单模型：

import numpy as np

class DampingAlgorithm:
    def __init__(self, alpha=0.5, beta=0.8):
        self.alpha = alpha  # 滤波系数
        self.beta = beta   # 稳定性系数
        self.prev_weight = None
        self.current_weight = []

    def update(self, new_weight):
        if not self.prev_weight:
            self.prev_weight = new_weight
            return new_weight

        filtered_weight = self.alpha * new_weight + (1 - self.alpha) * self.prev_weight
        dampened_weight = self.beta * filtered_weight + (1 - self.beta) * self.prev_weight
        self.prev_weight = dampened_weight
        self.current_weight.append(dampened_weight)

        return dampened_weight

    def get_average(self):
        return sum(self.current_weight) / len(self.current_weight)


# 使用示例
dampener = DampingAlgorithm()
for weight in weight_readings:
    smoothed_weight = dampener.update(weight)
    print(f"Smoothed weight: {smoothed_weight}")

# 获取并打印平均重量
average_weight = dampener.get_average()
print(f"Average dampened weight: {average_weight}")

Python测量火焰传播速度代码

在Python中编写测量火焰传播速度的代码通常涉及到图像处理、视频流分析或者热成像技术，这需要一些特定的库如OpenCV或Pillow用于读取和处理图像，以及numpy进行数学计算。以下是一个基本的示例，假设我们从连续帧中检测火焰的变化，并利用像素值变化估计速度。这是一个简化版的步骤：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('flame_video.mp4')

# 获取帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 初始化帧计数和火焰位置
frame_count = 0
prev_flame_position = None

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 如果是第一次，初始化火焰位置
    if prev_flame_position is None:
        prev_flame_position = find_flame_position(frame)  # 自定义找火焰函数

    # 对新帧寻找火焰位置
    flame_position = find_flame_position(frame)

    # 计算移动距离（这里简化为两个像素点之间的直线距离）
    distance = calculate_distance(prev_flame_position, flame_position)
    
    # 更新火焰位置
    prev_flame_position = flame_position

    # 算法可能需要时间窗口来平滑速度估计，所以你可以选择保存过去几帧的速度平均值
    # 并在此处计算平均火焰速度
    flame_speed = smooth_speed(distance, window_size=5)  # 这里假设smooth_speed是你自定义的平滑函数

    # 输出当前帧速度并更新显示
    print(f"Frame {frame_count}: Flame speed: {flame_speed} pixels/frame")

    frame_count += 1
    # 显示帧
    cv2.imshow("Flame Tracking", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break

# 清理资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()