dbqwcl的博客

连续取N个采样值进行算术平均运算。把连续N个采样值看成一个队列，队列长度固定为N；每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉队首的一次数据。把队列中的N各数据进行平均运算，即获得新的滤波结果采一组队列去掉最大值和最小值是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权；通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较：如果采样值=当前有效值，则计数器清零；

这个项目主要是利用加速度计和气压计作为输入，经过卡尔曼滤波融合后输出高度、速度、加速度，这三个输出量对于产品的某执行机构来说需要满足符合无人机飞行特征，而这个项目也是基于原算法在Simulink上面的复现以及优化

两线式串行总线。由数据线SDA和时钟SCL构成的串行总线，可发送和接收数据。（半双工通信 ）在CPU与被控IC之间、IC与IC之间进行双向传送，高速IIC总线一般可以达到400kbps以上。

在刚接触到PID控制器的时候，我对增量式，位置式这些其实也是很懵的，然后又有什么速度环啊，位置环啊，电流环啊…巴拉巴拉一堆的，但是现在理解起来其实也就利用一些简简单单的离散数据运算出期望罢了。首先假设我们已经知道了什么是Kp、Ki、Kd了（不知道的话那就看看我上一篇讲PID的那个文章）。关于PID的算法可以分为两大类，一类是位置式，还有一类是增量式，下面就开始说说我对这两种算法的理解。首先是位置式，也是我用得最多的一种算法。位置式PID其实就是当前系统实际位置，与你期望想要达到的位置的偏差而进行的PID控制

上图是一个闭环控制系统地框图：假设是调试一个电机的速度，上图的r(t)是目标速度，y(t)是速度输出量，e(t)是速度误差，u(t)是PID计算后发送给电机的输出值，被控对象是电机，假设PID控制器为C(s)=U(s)E(s)C(s)=\frac{U(s)}{E(s)}C(s)=E(s)U(s)​，传递函数为G(s)=Y(s)U(s)G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}G(s)=U(s)Y(s)​，检测装置为H(s)，也就是反馈函数。...

利用了APP通过WIFI模块建立TCP连接通过串口与单片机进行通信。