Étape 2: Programmation il tous les
Dans le programme LabVIEW PmodACL2, vous aurez besoin d’entrer le
Serial Port, canal de SPI et CS canal afin de communiquer avec votre WF32. Le port série est chaque fois que votre WF32 est branché sur votre ordinateur – choisir quelque chose qui ressemble un peu comme COM3 (bien que le vôtre peut être différente selon où vous l’avez branché sur votre ordinateur).
Le canal SPI doit toujours être défini à 0. Notre chaîne de Chip Select doit être 10-C’est où le CS de notre accéléromètre est bien branché (broche #10) sur notre Conseil d’administration. Garder la résolution à 2g pour l’instant et maintenir le taux de données de sortie à 100 Hz.
L’accéléromètre doit être tous prêt à passer à ce stade. Exécuter la VI LabVIEW et votre accéléromètre autour des vagues (avec précaution). Vous verrez trois signaux distincts – x, y et z.
Remarquez comment les données sont assez bruyantes, cependant ? Il y a plusieurs façons de filtrer que les. J’ai fusionné le code ACL2 avec les filtrage certains calculs et apporté quelques modifications, et que le code est attaché. La raison pour laquelle que j’ai décidé d’utiliser deux différents tout en boucles, l’un pour l’acquisition de données - et l’autre pour les calculs et le filtrage est parce qu’ils peuvent courir sur des noyaux distincts de votre processeur (et à son tour le filtre fonctionne beaucoup plus rapide) plutôt que du même.
Une autre représentation des données brutes est le graphique sur le dessus et les données filtrées sont sous forme graphique dans la partie inférieure. La chose la plus importante est que vous pouvez ajuster la façon dont les données de l’accéléromètre sont filtrées. Changer les valeurs de la fréquence basse coupé, taux de filtre Gusse, nombre de points de données en moyenne et de l’ordre de filtre passe-bas faire une grande différence sur quel point le bruit est filtré.
Pour ce projet, j’ai voulu filtrer les étapes de personnes marchant autour du bureau. Cet accéléromètre est assez sensible. Calibrage est important pour vous assurer que vous n’êtes pas saisissant et lecture des données qui n’est pas liées à l’événement que vous essayez de regarder. Assurez-vous de jouer avec lui – réglez une valeur ou deux et exécuter le programme. Trouver le sweet spot avec la plus petite quantité de bruit tout en gardant une bonne quantité de détails à vos signaux du saut lui-même. La faible fréquence coupée peut être la plus importante de ces paramètres. Vous ne voulez pas couper trop, mais juste assez pour garder les bruits ambiants d’accabler les premières données.
Pour filtrer les traces et ses collègues en plaisantant sauter à côté de la boîte, j’ai ma basse fréquence coupée à 7 Hz, faible passer ensemble d’ordre filtre à 0, taux de filtre Gusse à 54 Hz et je suis avec une moyenne de points de données sur 4. Cela fait assez bien sans sacrifier trop de nos données brutes saut.
J’ai ralenti le rythme de boucle sur les graphiques à autour de 20 Hz afin du pour rendre plus facile à lire même si le programme est en cours d’exécution en ajoutant une minuterie dans l’acquisition de données tout en boucle, vous pouvez ou ne pouvez pas vouloir le garder là.
