歸一化處理

很多一開始的小白，在做電磁這一部分時，可能并不太知道歸一化，只是通過濾波算法處理后就用解算出來的電感數值，開始寫控制算法，這樣導致的結果就是，調出來的車可能容錯率不高，適應性不強。

換個場地，因受賽道各種因素的影響可能需要不停地調原有設定好的電感值，對整個程序框架影響還是挺大的。

這里我給大家通俗地講述下到底歸一化該怎么處理。

這里我們以一個電感采集為例，就把他命名為AD1，接下來的代碼都是表示對AD1電感采集到的數值進行處理。

首先第一步，我們還是先通過濾波算法對AD1電感采集到的數值進行濾波處理：

//AD1-------------------------------------------------------------------------------------    
    for(num = 0; num < 10; num++)
    {
    i = adc_once(ADC1_SE8,ADC_12bit); j = adc_once(ADC1_SE8,ADC_12bit); k = adc_once(ADC1_SE8,ADC_12bit); //B0-3
        //2.取中值
        if (i > j)
        {
          tmp = i; i = j; j = tmp;
         }
         if (k > j) 
           tmp = j;
         else if(k > i) 
           tmp = k; 
         else 
          tmp = i;
         sum+=tmp;
    }
    AD_VAL1=sum/10; 
    sum=0;

然后，我們需要把AD1電感放置在能夠使其數值呈現最大的位置處，讀出采集到的最大值是多少。

如下圖我采集到的就是4095，這里我們引入一個最大值，也引入一個最小值(最小值默認設置為0)。

int   AD_val_1_min=0;
int   AD_val_1_max=4095;

接著，對剛才濾波后的電感數值進行限幅處理

//限幅
  if(AD_VAL1 >AD_val_1_max)  AD_VAL1=AD_val_1_max

再然后，進行歸一化處理，引入歸一化后的電感數值ad_VAL1

//歸一化
  ad_VAL1=100*(AD_VAL1 - AD_val_1_min)/(AD_val_1_max-AD_val_1_min);

經過以上步驟處理，就可以把原先電感AD1采集到的數值給限制在0~100之間，電感數值隨著賽道的改變就不會變的很大。

因為本來給定的范圍就很小，利用歸一化處理得到的電感數值進行控制解算，會使得電磁車的適應場地能力更強。