WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Уравнение обратных квадратов

У меня есть датчик освещенности, который считывает интенсивность света от 0 до 4095. Я изо всех сил пытаюсь написать уравнение, используя закон обратных квадратов света, чтобы при самом низком освещении (скажем, минимальное окружающее освещение равно 50) он возвращал 1, и если самое высокое (4095), он возвращает 26, но, что особенно важно, приращения от 1 до 26 требуют, чтобы свет увеличивался экспоненциально, т.е.:

123 4 5  6   7      8         9              10                          ...27
light intensity ->

Любые предложения уравнения? Я не могу понять это. Язык С.

31.03.2014

  • пожалуйста, запишите значение аргумента и значение функции, несколько примеров 31.03.2014
  • Можно ли не использовать закон обратных квадратов? Я не могу себе представить никакого возможного использования его в этой ситуации; может быть, вы можете это прояснить? 31.03.2014
  • Вы хотите найти экспоненциальную функцию в домене [1,4095] со значениями [1,26]? 31.03.2014
  • Это встроенное оборудование для робота, который следует за светом. Когда интенсивность света низкая (т. е. робот находится далеко от источника света), двигатели колес робота должны работать на полной скорости и должны замедляться по мере приближения робота к свету. Моторы принимают значения от 1 до 26, где 1 — самый быстрый, а 26 — самый медленный. 31.03.2014
  • lizusek да, это то, что я ищу. 31.03.2014
  • нет, это не то, что вы искали 31.03.2014
  • Я думаю, что ваш экспоненциальный рост срока сбивает с толку. Я полагаю, вы имеете в виду квадратично, что соответствует закону обратных квадратов? 31.03.2014

Ответы:


1

Вы хотите разделить интервал от 4095 до 50 на 25 равных сегментов (26-1). Это будет означать, что ширина каждого «сегмента интенсивности» равна:

(4095-50)/25 = 161.8

Итак, если переменная x находится в диапазоне от 1 до 26, ваше уравнение для расстояния будет выглядеть так:

D = sqrt( 1 / (4095 - (x * 161.8)) )

Это из-за того, что в качестве пропорции взято Intensity_value = 1/D^2 (я говорю «значение интенсивности», поскольку это не включает константу пропорции, если бы это была реальная интенсивность - мы имеем дело с произвольными единицами для этой проблемы).

Другими словами, если вы нанесете x на линию и каждое значение x будет на расстоянии D от начала координат, вы получите результат, который вы показываете для 1 до 26. Я предполагаю, исходя из вашей диаграммы, что интенсивность УМЕНЬШАЕТСЯ по мере того, как вы идете вправо.

Вы должны быть в состоянии обобщить это для различных диапазонов интенсивности и различных диапазонов соответствующих x.

31.03.2014
  • Спасибо, это то, что я ищу. К сожалению, мне не хватает опыта, чтобы задать его красноречиво. 31.03.2014

  • 2

    Попробуйте инверсию I = a.R^2 + b с a = 4090/676 и b = -1, где I — интенсивность.

    Я получил это, приняв вышеуказанную функцию и вставив пары значений 1,50 и 26,4095 и решив для a и b.

    31.03.2014

    3

    Если вы хотите найти некоторую экспоненциальную функцию в домене [1,4095] со значениями в диапазоне [1,26], то это будет удовлетворять следующим условиям:

    f(x) = exp [ ( x - 50) * ln( 26) / ( 4095 - 50)]

    Если вы хотите найти функцию, удовлетворяющую закону обратных квадратов, то с тех пор;

    введите здесь описание изображения

    это будет работать:

    (f( x))^2 = ( 1 / ( 4095 - ( x * ( 4095 - 50) / 25)) )
    f(x) = sqrt( 1 / ( 4095 - ( x * ( 4095 - 50) / 25)) )
    
    31.03.2014

    4

    Я понятия не имею о физике, но из вашего объяснения я полагаю, что вы ищете логарифмическую интерполяцию; это можно сделать следующим образом.

    y = ln(x-50) * (26 - 1 / ln(4095-50) ) + 1
    

    Здесь 50, 26 и 1 используются в качестве параметров для растягивания и смещения функции для отображения 50 на 1 и 4095 на 26; Надеюсь, это поможет.

    31.03.2014
  • Интенсивность подчиняется закону обратных квадратов. Это не включает натуральный бревно. 31.03.2014
  • Возможно, я неправильно понял вопрос; интенсивность растет экспоненциально или квадратично? 31.03.2014
  • Вопрос говорит экспоненциально. :) 31.03.2014
  • Да, это так. Я думаю, что это мог быть плохой выбор слов, поэтому я попросил ОП уточнить. 31.03.2014
  • Новые материалы

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

    ИИ в аэрокосмической отрасли
    Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]