采样算法

这个Java类`RequestSampler`实现了随机采样算法。它使用`BitSet`和`AtomicInteger`来跟踪采样决策,并通过`SecureRandom`生成随机数。采样率可以通过构造函数设置,并且在每次调用`isSampled()`方法时,根据设定的采样率决定是否返回`true`。

import java.security.SecureRandom;
import java.util.BitSet;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class RequestSampler {

 private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
 private final BitSet sampleDecisions;
 private float percentage =0.1f;
 private static float percentCount = 10000.0f;

 public RequestSampler(float percentage) {
  RequestSampler.setPercentCount(1/percentage);
  int outOf100 = (int) (percentage * percentCount);
  this.sampleDecisions = randomBitSet((int)percentCount, outOf100, new SecureRandom());
  this.percentage = percentage;
 }

 public boolean isSampled() {
  if (this.percentage == 0) {
   return false;
  } else if (this.percentage == percentCo

<think>嗯,用户想了解ADC采样算法的实现原理和代码示例。首先,我需要回忆一下ADC的基本概念。ADC是将模拟信号转换为数字信号的过程,这在嵌入式系统和单片机中很常见。根据引用[2],STM32F103使用的是12位ADC,所以输出范围是0到4095。 接下来,用户提到的ADC采样算法可能包括基本的单次采样、过采样、平均滤波等。过采样可以提高分辨率,比如引用[3]中的代码示例使用了过采样技术,通过多次采样并右移来增加位数。我需要解释过采样的原理,即通过4^n次采样来提高n位分辨率,然后通过移位来得到最终结果。 然后,代码部分需要展示单次采样和过采样的实现。单次采样可能直接读取ADC寄存器的值,而过采样则需要累积多次采样值并处理。引用[3]中的例子使用随机数生成模拟数据,这可能是因为用户没有具体的硬件环境,所以用伪数据代替。需要注意代码中的注释,说明过采样的计算步骤,比如采样次数和移位操作。 另外,用户可能还关心其他算法,如滑动平均滤波和中位值平均滤波,这些可以进一步减少噪声。需要简要介绍这些方法的原理,并给出示例代码结构。 最后,生成相关问题时要覆盖ADC的基本原理、优化方法、应用场景以及不同算法的比较,帮助用户深入理解。要确保引用正确,比如引用[1]提到的双ADC模式可能和过采样有关联,但用户主要关注的是采样算法本身,所以可能需要侧重引用[2]和[3]的内容。</think>### ADC采样算法实现原理及代码示例 #### 一、ADC采样基本原理 ADC(模数转换器)通过量化模拟信号实现数字化处理,核心原理包括采样、保持、量化、编码四步[^2]。以12位ADC为例,输入电压$V_{in}$与参考电压$V_{ref}$的关系为: $$ \text{ADC值} = \left\lfloor \frac{V_{in}}{V_{ref}} \times 4095 \right\rfloor $$ #### 二、常见采样算法实现 1. **单次采样模式** ```c uint16_t ADC_ReadSingle(void) { ADC1->CR2 |= ADC_CR2_SWSTART; // 启动转换 while(!(ADC1->SR & ADC_SR_EOC)); // 等待转换完成 return ADC1->DR; // 返回12位采样值[^1] } ``` 2. **过采样算法** 通过$4^n$次采样提高$n$位分辨率(引用[3]示例改进): ```c // 过采样函数:Places为提升的位数 uint16_t Oversampling(uint8_t Places) { uint32_t sum = 0; const uint32_t samples = pow(4, Places); // 计算采样次数 for(int i=0; i<samples; i++) { sum += ADC_ReadSingle(); // 累积采样值 } return sum >> (Places); // 右移n位得到最终结果 } ``` 3. **滑动平均滤波** ```c #define WINDOW_SIZE 16 uint16_t movingAverage(uint16_t new_sample) { static uint16_t buffer[WINDOW_SIZE]; static uint8_t index = 0; static uint32_t sum = 0; sum = sum - buffer[index] + new_sample; buffer[index] = new_sample; index = (index + 1) % WINDOW_SIZE; return sum / WINDOW_SIZE; } ``` #### 三、关键算法对比 | 算法类型 | 分辨率提升 | 抗噪能力 | 计算复杂度 | |----------------|------------|----------|------------| | 单次采样 | 无 | 低 | O(1) | | 过采样 | 1-4位 | 中 | O(4^n) | | 滑动平均滤波 | 无 | 高 | O(n) | #### 四、应用场景建议 1. **工业控制**:推荐使用中位值平均滤波算法,有效抑制脉冲干扰 2. **高精度测量**:过采样+滑动平均组合方案,可提升至14-16位有效分辨率 3. **低功耗场景**:单次采样模式配合休眠机制[^1]
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