Question

在具有非常强大的CPU（8核16线程）的Windows7 64位计算机上运行。我使用QTimer来触发50Hz的函数调用。但我最终得到30Hz。函数调用本身绝对需要不到10毫秒才能完成。整个过程发生在一个单独的线程中。

我的情况可能出现什么问题？ Qt的医生说它会在5％以内准确吗？

Answer 1

Windows 7不是RTOS，因此无法保证计时器会在您预期触发时准确触发。这不是QTimer问题，而是操作系统。

来自QTimer documentaion：

计时器的准确性取决于底层操作系统和硬件。但是，大多数平台支持1毫秒的分辨率定时器的精度在很多方面都不等于这个分辨率现实世界的情况。精度还取决于计时器类型。对于Qt :: PreciseTimer，QTimer 将尝试保持精度为1 毫秒。精确的计时器也永远不会超时预期

请注意，文档说明＆＃34;将尽力保持＆＃34;而不是＆＃34;保证＆＃34;。

Answer 2

通过将timer type属性设置为Qt::PreciseTimer（默认类型为Qt::CoarseTimer），您可以获得更好的计时器精度。

来自docs：

Qt::PreciseTimer - 精确的计时器会尝试保持毫秒级的准确性 Qt::CoarseTimer - 粗略计时器会尝试将精度保持在所需间隔的5％以内。

然而，正如@Paul和@AlgirdasPreidžius指出的那样，仍然无法保证精度完全准确。

Answer 3

为了说明这个问题，我在Windows 7 64位系统PyQt5上做了一些快速和肮脏的计时，使用QTimer 和和< em>没有高精度设置。

以下是使用默认精度的结果（如PyQt4中所示）：

点代表100个样本的median，垂直线表示范围（min到max）。理想情况下，所有点都在虚线上。

注意大约之间明显的差异。 20ms和100ms。例如，在我的情况下将QTimer设置为20ms（50Hz）会导致实际（测量）间隔为大约。 31毫秒（32Hz）。确实很粗糙。

这就是使用PreciseTimer：

时的样子

我会说，好多了，特别是如果你对20毫秒到100毫秒之间的间隔感兴趣。

对于那些感兴趣的人，这里的代码（无疑可以大大改进）：

import sys
import time
import numpy
from matplotlib import pyplot
try:
    from PyQt5 import QtCore, QtWidgets
    print 'using PyQt5'
except:
    from PyQt4 import QtCore, QtGui
    print 'using PyQt4'


class StampTimer(QtCore.QTimer):
    signal_quit = QtCore.pyqtSignal()

    def __init__(self, number_of_samples, precise=False, *args, **kwargs):
        super(StampTimer, self).__init__(*args, **kwargs)
        if precise:
            try:
                self.setTimerType(QtCore.Qt.PreciseTimer)
                print 'using precise timer (PyQt5)'
            except:
                print 'precise timer not available (PyQt4)'
        self.number_of_samples = number_of_samples
        self.stamps_ms = []
        self.timeout.connect(self.stamp)

    def start(self):
        self.stamps_ms = []
        super(StampTimer, self).start()

    def stamp(self):
        # Save a timestamp (use clock() instead of time())
        self.stamps_ms.append(1e3 * time.clock())
        # Quit when we reach the specified number of samples
        if len(self.stamps_ms) == self.number_of_samples:
            self.stop()
            self.signal_quit.emit()


try:
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
except:
    app = QtGui.QApplication(sys.argv)

# Parameters
number_of_intervals = 100
intervals_requested_ms = range(1, 10)
intervals_requested_ms.extend(range(10, 60, 2))
intervals_requested_ms.extend(range(60, 200, 10))
intervals_requested_ms.append(1000)

# Variables
intervals_measured_ms = numpy.zeros(
    (number_of_intervals, len(intervals_requested_ms)), float)

# Run
timer = StampTimer(number_of_samples=number_of_intervals+1, precise=False)
timer.signal_quit.connect(app.quit)
for index, interval_requested_ms in enumerate(intervals_requested_ms):
    # For each interval in the list, we run the timer until we obtain 
    # the specified number of samples
    timer.setInterval(interval_requested_ms)
    timer.start()
    app.exec_()
    # Calculate statistics
    intervals_measured_ms[:, index] = numpy.diff(timer.stamps_ms)
    median_ms = numpy.median(intervals_measured_ms[:, index])
    max_ms = numpy.max(intervals_measured_ms[:, index])
    min_ms = numpy.min(intervals_measured_ms[:, index])
    # Add to plot
    print 'requested: {} ms, ' \
          'measured: median(min/max) {:.1f} ({:.2f}/{:.2f}) ms'.format(
        interval_requested_ms, median_ms, min_ms, max_ms)
    pyplot.plot(interval_requested_ms, median_ms, 'ok')
    pyplot.plot([interval_requested_ms]*2, [min_ms, max_ms], '-k')

# Plot result
pyplot.plot([0, 1000], [0, 1000], 'k--')
pyplot.xscale('log', nonposx='clip')
pyplot.yscale('log', nonposy='clip')
pyplot.xlabel('interval requested [ms]')
pyplot.ylabel(
    'interval measured [ms] (median, n={})'.format(number_of_intervals))
pyplot.show()

另请查看this answer以获取有价值的见解。

QTimer根本不准确？

3 个答案: