[lxa85]

По поводу шаговых двигателей.
FDD. Там червячная передача, да и "платформа" уже имеется.
Дальномер на ней закрепить и все. (габаритные размеры последнего не выяснял)

[pva]

Beyound, Дисперсия превышена в sqrt(999) раз - просто в формуле ошиблись. И с расстоянием может не расти, если это шум самого датчика или усилителя (пытаемся это выяснить). Если будет расти - это то, что нужно. Изначально по дисперсии планировалось отделить область до и после пика при замере дальности.

FDD »

матричный принтер круче (формата a3 особенно)!

[Tonny_Bennet]

Стандартная процедура замеры плотности распределения такая (почти как ты описал): 1. записывается сигнал, дофига независимых отсчётов. 2. вещественная ось делится на равные отрезки (чем длинее отрезок - тем глаже, но меньше точек в гистограмме) 3. вычисляется сколько точек попали в каждый отрезок. »

Учитывая что значения строго дискретны у меня и получилось плотность распределения.

Мне понравились расстояния 10 и 15 см, потому что там явный скачок и провал ср-кв. отклонения. В идеале было бы хорошо посмотреть "типичный" сингал и "сильное отклонение от нормы", а расстояние любое от 10 до 30 см. »

Прикрепляю измерения на 10 и 15 см. Частота измерений 200 Гц. Набирал до 3000 событий.

[Tonny_Bennet]

Дисперсия превышена в sqrt(999) раз - просто в формуле ошиблись »

В том месте где среднее неправильно посчитали?

[pva]

В том месте где среднее неправильно посчитал »

Среднее вроде везде правильно было.
В общем, немного понятно, почему так прыгает дисперсия. При удалении от пика в низким напряждениям начинается совсем не гауссово поведение.

1. В сигнале присуствует независимая от расстояния периодическая помеха (возможно напряжение питания, но частота слишком низкая, около 20 Гц. Её можно увидеть по повторяющимся пикам на частотной диаграмме.
2. В области низких напряжений (см. quant.png) есть "дыры" (2 шт), в которые не попадают значения. Причём её форма зависит от дальности. Нужно посмотреть, как они ведут себя на разных расстояниях - возможно это тот фактор, который мы ищем. Ещё интересно, что происходит с областью низких напряжений при переходе через пик среднего значения напряжения при приближении к препятствию.

Рекомендации будут такие:
1. определять расстояние не по среднему, а по моде (это точка, где максимальное значение плотности вероятности).
2. Пройтись по всему диапазону, можно снимать по 500 точек, и посмотреть, как ведёт себя область ниже моды. Должно быть хорошо видно на графике плотности (как bitmap.png), квантилей (quant.png), поведение периодической помехи может покажет фурье (fourier.png)
или автокореляция (autocorr.png).


у меня почему-то плотность распределния получилась гораздо симметричней, чем у тебя. Ты накладывал преобразование на данные?

[Tonny_Bennet]

1. определять расстояние не по среднему, а по моде (это точка, где максимальное значение плотности вероятности). »

Для этого нужно набирать некоторую статистику в момент измерения. У меня начали возникать некоторые проблемы с алгоритмом. Немного позже подробнее расскажу в чём именно.

2. Пройтись по всему диапазону, можно снимать по 500 точек, и посмотреть, как ведёт себя область ниже моды. »

Потребуется некоторое время для измерений.

[Tonny_Bennet]

у меня почему-то плотность распределния получилась гораздо симметричней, чем у тебя. Ты накладывал преобразование на данные? »

Нет, преобразований не делал

[Tonny_Bennet]

Столкнулся с проблемой.

Есть экземпляр ком-порта через который происходит обмен данными с модулем. Если я устанавливаю определённой командой автоопрос линии АЦП с заданной частотой, данные из модуля лезут сами. Добавляю обработчик событий ComPort.DataReceived += new SerialDataReceivedEventHandler(ComPort_DataReceived); в котором разбираю строки, пришедшие из порта и записываю данные в экземпляр некоторого класса Adc. Соответственно все расчёты (расстояния и т.д.) я провожу с экземпляром класса Adc. Что бы реализовать систему расчёта расстояния исходя не из текущего значения а из

определять расстояние не по среднему, а по моде (это точка, где максимальное значение плотности вероятности). »

Я решил добавить в класс очередь в которой хранить последние N значений.

Код:

        public int Value
        {
            get { return _value; }
            set
            {
                _value = value;
                if (_hist_of_value.Count >= 1000)
                {
                    var a = _hist_of_value.Dequeue();
                }
                _hist_of_value.Enqueue(value);
            }
        }

        private Queue<int> _hist_of_value = new Queue<int>(1000);
       
        public int[] HistValue
        {
            get 
            {
                return _hist_of_value.ToArray();
            }
        }

Добавил поле, которое должно вернуть последние значения в виде целочисленного массива.

Написал новую процедуру расчёта расстояния. Она должна построить плотность распределения исходя из последних N измерений и найдя максимальное значение, посчитать и вернуть расстояние.

Код:

  Dictionary<int, int> chanals = new Dictionary<int, int>();

                for (int i = 0; i < adc.HistValue.Length; i++)
                {

                    try
                    {
                        chanals[adc.HistValue[i]] += 1;
                    }
                    catch (KeyNotFoundException)
                    {
                        chanals.Add(adc.HistValue[i], 1);
                    }

                }

При запуску стали возникать ошибки в месте chanals.Add(adc.HistValue[i], 1); " Элемент с тем же ключом уже был добавлен." У меня и сейчас мало предположений почему если нет ключа процедура отработала блок try {} и потом вызвала ошибку. Единственное, что может прийти в голову так это то, что в процедуру подсчёта расстояния передаётся ссылка на объект Adc а не его копия на момент вызова, и за время проверки try {} объект успевает измениться и возникает исключение.

Подскажите пожалуйста в чём может быть проблема.

[pva]

Судя по коду ты используешь C#. Я в нём начинающий, могу на общих основаниях сказать что исключение может давать adc.HistValue[i], которую ты оба раза вызываешь.

Предлагаю изменить алгоритм таким образом:
1. Собираем статистику N точек (в обычный int[])
2. Сортируем по возрастанию (обычный Array.sort<int>())
3. Теперь задача найти самую длинную "горизонтальную палку" (обычный поиск максимума)
Можно с уверенностью утверждать, что распределение унимодально, и что мода достаточно сосредоточенная, поэтому можно смело отбрасывать "палки" короче какого-то заранее заданного процента от N (надо подобрать на глаз). Этих палок скорее всего не больше 2-х. Можно даже сделать сглаживание: расположить между этими палками, согласно отношению их длин.

[Tonny_Bennet]

Судя по коду ты используешь C#. Я в нём начинающий, могу на общих основаниях сказать что исключение может давать adc.HistValue[i], которую ты оба раза вызываешь. »

Да это С#.... и по-моему здесь проблема из-за того, что одну переменную изменяют в разных потоках... (по моему чтение из ком-порта это отдельный поток)
У специалистов бы проконсультироваться...

Предлагаю изменить алгоритм таким образом: 1. Собираем статистику N точек (в обычный int[]) 2. Сортируем по возрастанию (обычный Array.sort<int>()) 3. Теперь задача найти самую длинную "горизонтальную палку" (обычный поиск максимума) »

В принципе по похожему я работал, когда вышеопубликованную гистограмму делал. Но для повышения стройности кода и использования всех прелестей ООП возникло желание запихнуть некоторые вещи в описание класса.... а с желанием появились и ошибки.