コグノスケ

ニッケル水素電池の使い道

目次: 電池

家にはニッケル水素電池がたくさん（15本くらい、※1）あって使い道がなくて困っていたのですが、停電時にモバイルバッテリーにすれば良いのでは？と思い立ち、OwltechのOWL-DBU1という製品（製品サイトへのリンク）を買いました。

乾電池4本で5V 1A出力が可能な製品です。最近のスマホはバッテリー容量が大きく、乾電池2本を使う製品ですと満足に充電できません。その点、この製品は乾電池が4本使えるのでGood です。

不満な点は専用ケーブル（硬い、短い）でないと充電開始しないことです。専用ケーブルをなくすとゴミと化します。

（※1）いきなり電池を15本買ったわけじゃなくて、買ったものもあるし、家電に付属していたものもあって、じわじわ増えて今の数です。

乾電池タイプのモバイルバッテリーとニッケル水素電池

乾電池を使うタイプのモバイルバッテリー製品は、アルカリ電池（1.5V）が前提で、ニッケル水素電池（1.2V）は想定されていないことが若干心配だったんですが、残念ながらこの製品もニッケル水素電池が苦手そうです。

アルカリ乾電池を使うと4.9V 0.9Aくらいでほぼ定格出力しますが、ニッケル水素電池だと4.5V 0.8Aくらいまで電圧低下します。どちらも無負荷ならば5Vですから、ニッケル水素の電圧の低さが悪さをしているように思います。

OWL-DBU1にニッケル水素電池を使って充電中

上記の写真で充電しているデバイスはZenfone 4なんですけど、よくこの出力で充電できますね。期待している電圧より10％も低い（5Vを期待している）のに……。逆に凄いな。

充電効率はいかほどか？

充電できなくなった段階で、USB電力計は約1000mAhを表示していました。電圧が5Vでなくても、正確に測れているのかわかりませんが、表示を信じれば4.4V 1000mAh = 4.4Whくらい放電した計算です。

また、充電前の電池の電圧は1.23Vで、充電後の電池の電圧は1.15Vくらいでした（負荷30Ω）。ニッケル水素電池の終止電圧は1.0Vですから放電しきっていません（※2）。つまり、電池の表面に書いてある容量（1900mAh）は発揮できて「いません」。

ニッケル水素電池は1本1.2V 1900mAh = 2.28Wh、4本で9.12Whなので、48.2％しか使えておらず大変効率が悪いように見えますが、先も書いた通り終止電圧まで放電していないことによるロスと、DC-DC変換のロスがあるので、この数字だけ見て製品が悪いとは言えません。

乾電池タイプのモバイルバッテリーを使う場合、ニッケル水素電池からエネルギーを絞り切ることを目指すより、電池の数に物を言わせてガンガン入れ替えていく運用の方があっていそうですね。

（※2）終止電圧1.0Vに達した後、充電せずに放置すると完全放電してしまい電池がかなり傷むらしいので、使い切る前に止まってくれた方が嬉しい仕様だと思います。

天皇誕生日の移動

以前対応した（2018年10月12日の日記参照）カレンダーの設定が間違っていたので、修正しました。具体的には下記のとおりです。

• 2018年まで12/23: 祝日、おなじみ天皇誕生日
• 2019年12/23: 祝日ではない、天皇誕生日は2019年は存在しない
• 2020年から2/23: 祝日、新しい天皇誕生日

詳細は内閣府のサイトに掲載されています。特に2019年と2020年に関しては休日の一覧が載っていて、とてもわかりやすいです。

線形探索と2分探索の話

Twitterで線形探索と2分探索の性能逆転ポイントはどこか？という話をしていて、気になったので測ってみました。

線形探索と2分探索は、要素数をNとしたとき、処理量オーダーでいうとO(N) とO(logN) となり、圧倒的に2分探索が速いです。ただし処理量オーダーによる比較は、Nが十分に大きい場合に成り立ちます。Nが極端に小さい場合は線形探索が2分探索と同等、もしくは、勝ってしまう領域があるのではないか？という話です。

結論だけ先に言えば2分探索の圧勝でした。かなりNを小さく（100程度）しないと、線形探索に勝ち目はなかったです。個人的にはN=1000〜2000程度ならば線形探索が勝つ予想をしていましたが、全くそんなことはなかったです。2分探索スゴい。

探索速度検証

検証方法ですが、線形探索（lsearch）を実装して、Cライブラリ（GNU libc 2.29）に実装されている2分探索（bsearch）と速度を比較しました。線形探索lsearchのAPIは2分探索と揃えています。

処理の概要は下記の通りです。探索の対象は同じものを使っています。

• 要素数Nの配列を作る
• 配列を乱数で埋める
• 配列をソートする（bsearchはソート済みの配列にしか使えない）
• 2分探索（bsearch）をM回実行する、時間を測る
• 線形探索（lsearch）をM回実行する、時間を測る

ソースコードは下記のとおりです。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <sys/time.h>

int comp(const void *key, const void *val)
{
	int k = *(int *)key;
	int v = *(int *)val;

	return k - v;
}

void *lsearch(const void *key, const void *base,
	      size_t nmemb, size_t size,
	      int (*compar)(const void *, const void *))
{
	void *v = (void *)base;
	size_t i;

	for (i = 0; i < nmemb; i++) {
		if (compar(key, v) == 0)
			return v;
		v += size;
	}

	return NULL;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
	int *array, *keys;
	int **fb, **fl;
	size_t n, kn, i;
	struct timeval start_b, end_b, ela_b;
	struct timeval start_l, end_l, ela_l;

	if (argc < 3) {
		fprintf(stderr, "usage:\n\t%s n loop\n", argv[0]);
		return -1;
	}

	n = atoi(argv[1]);
	kn = atoi(argv[2]);
	if (n == 0 || kn == 0) {
		fprintf(stderr, "usage:\n\t%s n loop\n", argv[0]);
		return -1;
	}

	srand(time(NULL));

	array = (int *)malloc(n * sizeof(int));
	keys = (int *)malloc(kn * sizeof(int));
	fb = (int **)malloc(kn * sizeof(int *));
	fl = (int **)malloc(kn * sizeof(int *));

	for (i = 0; i < n; i++) {
		array[i] = rand() % (int)n;
	}
	for (i = 0; i < kn; i++) {
		keys[i] = rand() % (int)n;
	}

	qsort(array, n, sizeof(int), comp);

	gettimeofday(&start_b, NULL);
	for (i = 0; i < kn; i++) {
		fb[i] = bsearch(&keys[i], array, n, sizeof(int), comp);
	}
	gettimeofday(&end_b, NULL);
	timersub(&end_b, &start_b, &ela_b);

	gettimeofday(&start_l, NULL);
	for (i = 0; i < kn; i++) {
		fl[i] = lsearch(&keys[i], array, n, sizeof(int), comp);
	}
	gettimeofday(&end_l, NULL);
	timersub(&end_l, &start_l, &ela_l);

	for (i = 0; i < kn; i++) {
		if (fb[i] && fl[i] && *fb[i] == *fl[i])
			continue;

		if (fb[i] != fl[i])
			printf("diff %d: key:%d, fb:%d, fl:%d\n",
				(int)i, keys[i],
				(fb[i]) ? *fb[i] : -1,
				(fl[i]) ? *fl[i] : -1);
	}

	printf("n:%d, loop:%d, bin: %d.%06d[s], lin: %d.%06d[s]\n",
		(int)n, (int)kn,
		(int)ela_b.tv_sec, (int)ela_b.tv_usec,
		(int)ela_l.tv_sec, (int)ela_l.tv_usec);

	return 0;
}

コピペしていたり、エラー処理が甘かったり、適当な書き方で申し訳ないですが、性能比較が目的なのでそこは見逃していただくとして。測ってみるとこんな結果になりました。

環境はRyzen 7 2700, Debian 10 (Linux 5.2.0-3-amd64) です。コンパイラはgcc 9.2.1で、最適化レベルは -O2 です。

$ for i in 1 `seq 25 25 500`; do ./a.out $i 1000000; done

n:1, loop:1000000, bin: 0.001702[s], lin: 0.001710[s]
n:25, loop:1000000, bin: 0.019114[s], lin: 0.011656[s]
n:50, loop:1000000, bin: 0.022469[s], lin: 0.018549[s]
n:75, loop:1000000, bin: 0.026413[s], lin: 0.023774[s]
n:100, loop:1000000, bin: 0.028008[s], lin: 0.028900[s]
n:125, loop:1000000, bin: 0.029601[s], lin: 0.034308[s]  ★この辺りで逆転される★
n:150, loop:1000000, bin: 0.030671[s], lin: 0.040280[s]
n:175, loop:1000000, bin: 0.031898[s], lin: 0.045664[s]
n:200, loop:1000000, bin: 0.032771[s], lin: 0.048153[s]
n:225, loop:1000000, bin: 0.033985[s], lin: 0.052148[s]
n:250, loop:1000000, bin: 0.034322[s], lin: 0.055871[s]
n:275, loop:1000000, bin: 0.034761[s], lin: 0.059935[s]
n:300, loop:1000000, bin: 0.035766[s], lin: 0.065683[s]
n:325, loop:1000000, bin: 0.036407[s], lin: 0.070435[s]
n:350, loop:1000000, bin: 0.037010[s], lin: 0.072971[s]
n:375, loop:1000000, bin: 0.036926[s], lin: 0.077805[s]
n:400, loop:1000000, bin: 0.037422[s], lin: 0.082656[s]
n:425, loop:1000000, bin: 0.037844[s], lin: 0.086240[s]
n:450, loop:1000000, bin: 0.038894[s], lin: 0.089354[s]
n:475, loop:1000000, bin: 0.038516[s], lin: 0.093286[s]
n:500, loop:1000000, bin: 0.038590[s], lin: 0.100021[s]

結果の見方ですが、最初のn: は配列の要素数です。次のloop: は何回検索するかを表しています。bin: は2分探索bsearch、lin: は線形探索lsearchを表し、それぞれloop回実行し終わるまでの時間を出しています。

線形探索と2分探索の逆転ポイントは実行するたびに割とズレますが、N=500にもなれば、もはや線形探索に勝ち目はありません。2分探索強いです。

ループ回数を増やしても大勢に影響はありませんが、ループ回数を増やすほどlsearchがわずかに有利になるようです。N=1のときlsearchが勝つことが多いので、関数の呼び出しコストが低いのかも？

個人的に予想していたN=1000〜2000のレンジでは、線形探索は桁違いに遅かった（2分探索の10倍近く時間がかかる）です。私の予想は当てにならんなあ。

イコライザー

普段ヘッドフォンを使っているのですが、若干、低音が足りないなと思うことがあります。

Windows標準のBass Boostは設定項目が2つと大変シンプルでわかりやすいですが、音の歪みを防止するためなのか、Boostを有効にすると音が全体的に小さくなってしまうのが辛いところです。

Bass Boost

最大値は24dBですが、最大値に設定しようものなら非常に音が小さくなります。良いヘッドフォンアンプを持っていればアンプ側で音量を上げれば良いですが、PCのヘッドフォン端子に直接ヘッドフォンを接続している場合は、ボリュームを最大にしても聞こえなくなる可能性があります。

Bass Boostの設定画面

これはイマイチだなあってことで、代わりを探していましたら、VLC Playerのイコライザはシンプルデザインかつ設定の幅が広くて、とても良かったです。

VLCイコライザの設定画面

全体の音量（Preamp）と、各帯域ごとの音量を別々に調整できるので、WindowsのBass Boostに似た設定もできる（Preampを下げ、80Hz帯を上げる）し、音が歪むのもお構いなしの設定にもできます。あまりやりすぎるとバリバリ言い始めるのでほどほどに、ですけど。