为什么不看看起点 app 的今日导读模块？

感觉还行，收了几本书

用我的真实案例给楼主安慰吧，我已经聋了 20 多年，现在连话都不会说了，找工作特别麻烦。。。。

@darkengine #12 噢，好吧，收回之前的话，这是中午的测试图，现在的测试图如下：
https://wx3.sinaimg.cn/mw2000/006GyH5Qgy1h19mnkpypcg30k00cnh3w.gif

Serial.printf("%d %d %d %d %d %d\n",analogRead(A0),analogRead(A1),analogRead(A2),analogRead(A3),analogRead(A4),analogRead(A5));

模拟输出太莫名其妙了。。。中午的电路接线结构没啥变动，到了现在输出乱七八糟了😂


@DataSheep #14 也许你说得对。。。。

@darkengine #12 7 小时前用 analogread 函数读数已经检测出问题所在，是 ADC 读数不一致产生了问题

https://wx3.sinaimg.cn/mw2000/006GyH5Qgy1h19m4avi6jj30lj099wkm.jpg

只要连续读取 A0 ，A1 模拟引脚没问题，连续读取 A0,A1,A2,A3,A4 就产生了问题，不知道为啥

@DataSheep #11 这样的话，也只是在 loop 函数加 long time=millis();在执行过滤器语句的下面（ loop 函数末尾）增加 while((millis()-time)<2){delayMicroseconds(100);}

对于异常输出没有什么太大改善

就这样暂时将就吧，肌肉运动能看到一点起伏

@unclemcz #11 弊大于利，国家连电信诈骗都无法解决以及管控，更别说比电信诈骗更加隐蔽的虚拟币了

@sujin190 #9 两个开发板都试了，每个 ADC 读数都不一致，应该是读数的问题

@DataSheep #7 不好意思，嵌入式很少涉及（没学过数电模电），每月只有几天的空闲时间来研究 Arduino 的，没能折腾出什么结果

https://gist.github.com/allrobot/1d105671a5186adb792bfbc5d8bd5030

我曾经为每个输出添加 500 微秒、1 毫秒、或 5 毫秒来控制采样频率，但均为输出异常😂

https://wx2.sinaimg.cn/mw2000/006GyH5Qgy1h193icly0ug30bo054tk6.gif

上面的黄线似乎是随机的，如果 index 为 4 个，即输出 4 个滤波计算的值，第 2 ，4 个输出异常； index 为 3 个的话，第 3 个输出异常； index 再次为 4 个，第 3 个和第 4 个模拟引脚输出异常。。。

@Eiden #1 @villivateur #4 发现在 loop 函数使用 1,2 个传感器的过滤器，是正常输出的，但增加过滤器时就异常输出了

是单片机自己的问题吗？实在解决不了，推荐啥 Arduino 采集 MCU ？😂在 XIAO 浪费了太多时间

@villivateur #4 用的 Seeeduino XIAO

微控制器 XIAO 一般说明： https://wiki.seeedstudio.com/Seeeduino-XIAO/

微控制器 XIAO 说明手册： https://files.seeedstudio.com/wiki/Seeeduino-XIAO/res/ATSAMD21G18A-MU-Datasheet.pdf

我是硬件半吊子的，所以才学 Arduino😂，图它 Arduino 原型设计快的，我不知道 XIAO 的 MCU 是否有 FPU

@Eiden #1 我曾经尝试这么做，EMGFilters myFilters[6]; 先初始化然后在 loop 使用 envelops[i * 6 + x] = square(myFilters[x].update(analogRead(SensorInputPin[x])));，问题依旧

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@leonhao @Sakura 哪些水硕的学校含金量稍微高点，经济压力又不是很重？

楼主考上了，很不错了，能问问攻略 211 的指导吗？感觉刷全国研究生考卷有点心慌，模拟考试分数感觉最多拿 200-300 分，泪目

@Cortez #21 不用时间窗的话，错误率比较高，我无法确保一帧能传达准确的信息（技术有限，我做不到一帧能预测准确）

和语音识别有点类似，分析语音信号的连续几十帧分别对应什么值，语音识别只分析一帧的话....

@ttgo #15 很惭愧，我比不上人家调的优秀

@Gezqh #18 大概不是？时间序列是随着时间流动收集数据的，模型按不同时间预测数据可能对应的状态，而肌电活动段按时间窗口分割的，单单提取一个时间窗口不分时间前后，模型只对一个时间窗内的不同电极的生物信号强度，负责对比各列的数值大小从而预测对应的状态，预测状态和上一个或下一个时间窗口关系不大（如果时间窗口包括休息状态的肌电，预测容易出错）