На главную

Фильтрация треков GPS на F#

Несколько лет я изучаю функциональное программирование. Первый интерес к теме возник давно, но в конце восьмидеятых и начале девяностых типичная функциональная программа выполнялась слишком медленно на доступных тогда компьютерах.

В начале двухтысячных ситуация изменилась. В мир пришла Java, запускаемая на виртуальной машине с обязательной сборкой мусора. С 2003-го я перешёл на C#, форк Java от компании Microsoft. В 2-й версии языка появились анонимные делегаты — предтечи настоящих лямбда-функций.

В 2005-м я написал несколько программ на Ruby и был очарован красотой замыканий. В 2008-м вышла версия C# 3.5 с подъязыком запросов LINQ, выводом типов и деревьями выражений.

Стало трудно игнорировать функциональные элементы в массовых языках программирования. Сегодня вывод типов и лямбда-функции есть даже в C++.

С другой стороны, истинно функциональное программирование встречается всё ещё нечасто. Языки общего назначения остаются императивными и не требуют функционального подхода.

Для популяризации функциональных языков необходимы учебные материалы, понятные классическим программистам. К сожалению, подобных материалов не очень много. В качестве примеров мы видим вычисление факториалов или чисел Фибоначчи, которые вы вряд ли встречаете в реальной практике.

Я попробую продемонстрировать приёмы функциональной разработки на задаче фильтрации треков. Она действительно практическая — с одной стороны, а с другой — достаточно сложная. Эта задача способна пропродемонстрировать мощность функциональных средств.

Я работаю в стеке .NET, поэтому моим функциоанльным языком является F#. Предположу, что вы знаете C#, или знакомы с его ближайшими родственниками C++ или Java.

В этом цикле я расскажу о проблемах, которые предстоит решить в рамках фильтрации треков. Постарайтесь продумать императивную реализацию, прежде чем посмотреть на реализацию F#. Возможно, вы будете приятно удивлены краткостью функциональных решений.

Мы не будет далеко уходить от стандартов промышленного программирования. Для каждой функции мы напишем необходимые модульные тесты, а в конце цикла встроим наше решение в реальный проект.

Часть I: Удаление нулевых и отрицательных интервалов времени

Часть II: Устранение дрейфа нулевой скорости и всплесков скорости

Часть III: Фильтр Калмана

Часть IV: интеграция с C#, Azure и Xamarin

Ссылки

  1. GPS Data Filtration Method for Drive Cycle Analysis Applications

  2. Фильтр Калмана

  3. Вычисление расстояния и начального азимута между двумя точками на сфере

  4. Тригонометрические формулы сложения