用其他逻辑重新写该程序void MPU_CALIBRATION(void) { int32_t BUFFER[6]={0}; int16_t n; uint8_t W=30; const int8_t MAXIMUM_GYROSCOPE_MUTE = 5; const int8_t MINIMUM_GYROSCOPE_MUTE = -5; int16_t LAST_GYRO[3] = {0}; int16_t ERROR_GYRO[3]; memset(Mpu_OFF_SET,0,12); Mpu_OFF_SET[2] = 8200; TIM_IT_CONF (TIM3, TIM_IT_Update ,DISABLE ); while(W--) { do { delay_ms(10); MPU_GDA(); for(n=0;n<3;n++) { ERROR_GYRO[n] = P_MPU[n+3] - LAST_GYRO[n]; LAST_GYRO[n] = P_MPU[n+3]; } }while ((ERROR_GYRO[0] > MAXIMUM_GYROSCOPE_MUTE )|| (ERROR_GYRO[0] < MINIMUM_GYROSCOPE_MUTE) ||(ERROR_GYRO[1] > MAXIMUM_GYROSCOPE_MUTE ) || (ERROR_GYRO[1] < MINIMUM_GYROSCOPE_MUTE)||(ERROR_GYRO[2] > MAXIMUM_GYROSCOPE_MUTE )|| (ERROR_GYRO[2] < MINIMUM_GYROSCOPE_MUTE)); } for(n=0;n<356;n++) { MPU_GDA(); if(100 <= n) { uint8_t j; for(j=0;j<6;j++) { BUFFER[j] += P_MPU[j]; } } } for(n=0;n<6;n++) { Mpu_OFF_SET[n] = BUFFER[n]>>8; } TIM_IT_CONF(TIM3,TIM_IT_Update ,ENABLE ); }

<think>嗯，用户想让我帮忙用另一种方法重构C语言程序中的MPU_CALIBRATION函数，同时保持原有功能。首先，我需要理解原来的函数结构和功能。MPU通常指的是微处理器单元，可能这里是指惯性测量单元（IMU）的校准，比如陀螺仪和加速度计的校准。校准通常包括读取原始数据、计算偏移量或比例因子，然后应用这些校准参数。 用户要求保持原有功能但改变逻辑，所以可能需要考虑不同的算法或结构。比如，原来的函数可能使用多次采样取平均的方式，或者有特定的数学处理步骤。重构的方法可能包括使用结构体来组织数据，拆分函数以遵循单一职责原则，或者优化循环结构以减少冗余代码。 接下来，我需要确保新方法不会改变原有的输入输出行为。例如，校准后的数据应该与原来的结果一致，但内部处理方式不同。可能要考虑将数据采集和校准计算分离，或者引入更高效的数学运算方法，比如矩阵运算代替逐项计算。 另外，代码的可读性和可维护性也是重构的重点。使用有意义的变量名、添加注释、模块化处理都是需要考虑的方面。可能原来的代码有重复的部分，可以通过函数封装来减少重复。 还要注意C语言的内存管理和指针操作，确保重构后的代码没有内存泄漏或指针错误。比如，如果原来的函数使用静态数组，可能需要检查是否有越界访问的风险，或者是否可以使用动态内存分配来增加灵活性。 可能还需要考虑硬件相关的部分，比如传感器的读取函数是否可靠，时序是否正确。但用户主要关注逻辑重构，所以这部分可能不需要改动，但需要确认接口是否一致。 最后，生成相关问题时要围绕重构方法、性能优化、测试验证等方面，帮助用户深入理解不同重构策略的优缺点和应用场景。</think>要重构C语言的`MPU_CALIBRATION`函数，可以采用以下方法实现逻辑优化： ### 1. 结构体封装 ```c typedef struct { float gyro_offset[3]; float accel_scale[3]; uint16_t sample_count; } CalibrationData; ``` 将校准参数封装为结构体，提升数据组织性[^1]。 ### 2. 函数模块化重构 ```c void MPU_CALIBRATION(void) { CalibrationData calib = {0}; collect_raw_data(&calib); calculate_offsets(&calib); apply_calibration(&calib); } ``` 将原函数拆分为三个独立模块： ```c static void collect_raw_data(CalibrationData* data) { for(int i=0; i<data->sample_count; i++) { MPU_GetData(&raw_gyro, &raw_accel); accumulate_samples(data, raw_gyro, raw_accel); } } static void calculate_offsets(CalibrationData* data) { for(int axis=0; axis<3; axis++) { data->gyro_offset[axis] /= data->sample_count; data->accel_scale[axis] = STANDARD_GRAVITY / (data->accel_scale[axis]/data->sample_count); } } static void apply_calibration(CalibrationData* data) { MPU_SetGyroOffset(data->gyro_offset); MPU_SetAccelScale(data->accel_scale); } ``` ### 3. 算法优化 将线性校准改为二次曲线拟合： ```c void quadratic_calibration(float* samples, int count) { float sum_x = 0, sum_x2 = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0; for(int i=0; i<count; i++) { sum_x += i; sum_x2 += i*i; sum_y += samples[i]; sum_xy += i*samples[i]; } float a = (count*sum_xy - sum_x*sum_y) / (count*sum_x2 - sum_x*sum_x); // 应用二次项系数... } ```