Jak filtrovat data z akcelerometru hlukem

Při pohledu na data, nechcete žádné pokukuje, které mění hodnotu o určitou částku (cca 200, nazvěme to max_y_delta) v určitém čase (5-15 snad max_x_delta).

Tak si nejsem jistý, jejichž struktura vaše data má, budu jen předpokládat, že je to 3 pole data_arrayplovoucích bodové hodnoty, které mají datový bod v každé poloze celočíselné. Řešení I představit mělo být tak jednoduché, jak je to možné a je třeba vyzkoušet různé hodnoty max_x/y_deltazískat dobré výsledky. I s těmi správnými hodnotami Jsem si jistý, že jsou mnohem lepší řešení, ale možná tohle je dost dobré pro vás jako start.

max_x_delta = 10
max_y_delta = 200
for each of the 3 arrays
  for x = -1000...1000
    points_above_delta = 0
    average_value = 0
    for deltax = -max_x_delta/2...max_x_delta/2
      average_value += data_array[deltax]
      if abs(data_array[deltax] - data_array[x]) > max_y_delta
        points_above_delta++
      endif
    end for deltax
    average_value = average_value / max_x_delta
    if points_above_delta > max_x_delta/4
      for deltax = -max_x_delta/2...max_x_delta/2
        data_array[deltax] = average_value
      end for deltax
    end if  
  end for x

Všimněte si, že tento kód má dvě nevýhody možná nebudete chtít:

• Detekce je velmi jednoduché, tam jsou také některé pokukuje v datech, které jsou určeny, aby se tam, takže může dojít ke ztrátě některé z nich.
• Po detekci maxima, všechny hodnoty v max_x_deltaoblasti kolem vrcholu je nastavena na průměrnou hodnotu v tomto regionu, který vám poskytne přímku.

Zkuste mediánového filtru: http://en.wikipedia.org/wiki/Median_filter , to může odstranit vrcholy, ale ne hrany

Zdá se, že jen chtějí low-pass filtr jako vy.

U naměřených dat, kde si můžete udělat přibližnou model, co se fyzicky děje, nebo to, co je fyzicky pravděpodobné, tak bych navrhnout Kalmanova filtru . To je o něco složitější než jiné metody, ale potenciálně dává čistější výstup a / nebo lepší odezvu.

Medián filtry se používají k odstranění sůl a pepř hluku ve dvou rozměrových dat. V tomto jednorozměrných dat, které mají vrcholy, které chcete odstranit, jsou vrcholy intenzity analogické sůl a pepř ve 2D. Doporučil bych mediánového filtru, stejně, to pomůže zbavit těchto bodců a změnit jen velmi málo jiného. Jediná nevýhoda je, že se jedná o nelineární filtr. Mělo by být efektivní realizovat tak dlouho, dokud si pečlivě aktualizovat své čtvrti.