два сигнала разного разрешения объединить в один Опции

[sergey sva]

Есть два модуля измерения расстояния, из каждого выходит по два сигнала меандр, частотой 10кгц. Разница фаз показывает расстояние от датчика до объекта. Один датчик измеряет до 100м. То есть разница 100м это = 360 градусов. Второй датчик работает по такому же принципу только 5м это = 360 градусов. Они циклические к примеру если я его сдвигаю на 7,5м то на выходе будет разница 180гр. Фазу буду подсчитывать счетчиком по фронтам, плис циклоне 3. А вот как эти сигналы объединить что бы получить в одном регистре 32 разрядном значение в мм пока не придумал, если складывать то будет не правильно частоты одинаковые, подскажите мысль.

[Golikov A.]

Да вы решаете задачу, найти такие к1, к2, и т.д
При которых вычисленное значение х*х*к1 + х*к2 и т.д (пишу с телефона одним пальцем, дико не удобно) так вот это значение должно максимально близко ложиться к измеренному

Во время калибровки вы не знаете чемумравны к1, к2... Потому сумма не может быть равной нулю. Более того всегда есть погрешность съема данных, потому опять сумма не будет ноль, мы стримим значение суммы к минимому. Для нахождения экстремума производную ровняем нулю. У нас 4 коэффициента, потому берем 4 частные производные и получаем 4 уравнения системы

Коэффициенты нельзя ничемуиравнять для начала.
Вы снимаете только показания ставите z измеряете x, y
Много раз в разных местах, чем плотнее помериете тем лучше пойдет.
А потом получаете большую сумму квадратов отклонения с неизвестными коэффициентами. Возьмите частные производные в общем виде, там сразу видна закономерность, я не готов с телефона ее описать)

Это обобщенный ряд, кажеться лагранжа, уже стал забывать. Метод дико удобный когда есть многомерные измерения. Температура и вольтаж, показания по 2 датчикам и так далее. Сложность одна, система что получиться плохообусловленная, и решать ее в лоб не выйдет. Метод ньютона, только с выбором главеого элемента, а лучше псевдоинверсией. Я в свое время взял решение из матлаба, pinv очень удобно даете матрицу, получаете такую, умножив на которую матрица уйдет в 1 с минимальеой нормой. Фактически это итеррационное обращение матрицы, в 1 шаг получаете решение