การย้าย ค่าเฉลี่ย กรอง accelerometer

ง่ายกรองเดียว IIR ต่ำผ่านตัวกรอง IIR recursive สามารถทำได้อย่างรวดเร็วและใช้งานง่าย e g. where x, y เป็นสัญญาณ XY ที่ไม่ได้รับการกรองดิบที่ไม่กรอง XF, yf เป็นสัญญาณขาออกที่มีการกรองและ k กำหนดค่าคงที่ของเวลา ตัวกรองมักจะมีค่าระหว่าง 0 9 ถึง 0 9999 โดยที่ค่าที่มากกว่า k หมายถึงค่าคงที่ที่ยาวนานขึ้นคุณสามารถกำหนด k โดยสังเกตุได้หรือถ้าคุณรู้ค่าความถี่ที่ต้องการตัด Fc คุณสามารถใช้สูตรได้ที่ Fs คือ rate ตัวอย่างโปรดทราบว่า xf, yf เป็นค่าก่อนหน้าของสัญญาณขาออกบน RHS และค่าเอาท์พุทใหม่บน LHS ของการแสดงออกด้านบนโปรดทราบว่าเราสมมติว่าคุณจะสุ่มตัวอย่างสัญญาณ accelerometer ไว้ที่ปกติ ช่วงเวลาเช่นทุกๆ 10 มิลลิวินาทีค่าคงที่ตลอดเวลาจะเป็นฟังก์ชันของ k และช่วงการสุ่มตัวอย่างนี้ฉันมีสัญญาณมาตรวัดระยะ 1D หนึ่งแกนเท่านั้นที่ฉันต้องการจะสร้างอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะสามารถรับรู้รูปร่างบางอย่างได้ใน สัญญาณตอนแรกฉันใช้ filte ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ r เป็นสัญญาณดิบสัญญาณภาพดิบเป็นสีแดงและสัญญาณเฉลี่ยเป็นสีดำเมื่อมองจากภาพแนวโน้มบางอย่างจะมองเห็นได้จากสัญญาณสีดำโดยเฉลี่ยสัญญาณประกอบด้วย 10 ครั้งของรูปแบบจุดสูงสุดที่การเร่งความเร็ว ปีนขึ้นไปสูงสุดแล้วหยดกลับลงฉันได้ทำเครื่องหมายจุดเริ่มต้นและตอนท้ายของรูปแบบเหล่านั้นด้วย cross. So เป้าหมายของฉันคือการหาตำแหน่งที่ทำเครื่องหมายไว้โดยอัตโนมัติปัญหาที่ทำให้การสกัดลวดลายยาก are. the เริ่มต้นของรูปแบบอาจมี ค่าที่แตกต่างกัน y กว่าสิ้นรูปแบบ pattern. the อาจมีมากกว่าหนึ่ง peak. I ไม่ได้มีข้อมูลใด ๆ เวลาคอนกรีตจากจุดเริ่มต้นไปยังจุดสิ้นสุดของรูปแบบที่จะใช้หน่วยเวลาฉันได้ลองวิธีการที่แตกต่างกันซึ่งจะสวย ฉันไม่ต้องการให้คุณลำเอียงโดยวิธีการคิดของฉันมีบางมาตรฐานหรือโดยวิธีการหนังสือสำหรับการทำรูปแบบการสกัดที่หรืออาจจะไม่มีใครทราบวิธีการ จัดการกับปัญหาในทางที่แข็งแกร่งความคิดจะถูก appreciated. asked ธันวาคม 3 10 ที่ 0 04.Keep it simple ปรากฏค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นอุปกรณ์ที่ดีพอที่จะทำให้เป็นไปได้ซึ่งอาจเพิ่มหรือลดจำนวนตัวอย่างเท่านั้น ถ้าคุณสังเกตเห็นว่ามันออกจากเสียงมากเกินไปหรือเอาสัญญาณมากเกินไปตามลำดับจากนั้นคุณจะทำงานออกสัญญาณเฉลี่ยนี้โดยเฉพาะเครื่องหมายรูปแบบที่คุณต้องการดูเหมือนจะค่อนข้างง่ายในการตรวจสอบแสดงเป็นภาษาอังกฤษเครื่องหมายเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายของโรคติดเชื้อใน เส้นโค้งการอ่านค่าเฉลี่ยเมื่อความลาดชันลดลงอย่างเด่นชัดเป็นบวกดังนั้นคุณจึงควรสามารถตรวจจับสถานการณ์นี้ได้โดยการเปรียบเทียบค่าความลาดชันซึ่งคำนวณพร้อมกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตามค่าการอ่านใหม่แต่ละค่าพร้อมใช้งานได้โดยมีระยะเวลาสั้น ๆ ตั้งแต่ แน่นอนความชันที่จุดที่กำหนดสามารถคำนวณได้เมื่อการอ่านค่าเฉลี่ยสำหรับจุดสองสามจุดถัดไปมีอยู่เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับเท็จ แต่คุณต้องกำหนดค่าพารามิเตอร์ไม่กี่ตัว d ในการกรองรูปแบบที่ไม่พึงประสงค์ Paremeters เหล่านี้จะกำหนดความหมายของคำนิยามของเป้าหมายที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้นสูตรสูตรสำหรับการตรวจสอบจุดที่น่าสนใจอาจเป็นง่ายๆดังนี้ -1 S t-1 S t MindeltaSlope โดยที่ S คือ ความลาดชันมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้ในเวลา t-1 และ t ตามลำดับ MindeltaSlope เป็นพารามิเตอร์ที่กำหนดว่าการเปลี่ยนแปลงความลาดชันที่เราต้องการอย่างน้อยที่สุดอย่างน้อยที่สุดสมมติว่าหน่วย t และหน่วย Y ปกติเราสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ MindeltaSlope ที่ใกล้เคียงหรือแม้แต่ที่ผ่านมาได้ 1 Intuitively a ค่าของ 1 อีกครั้งในหน่วย normalized จะบ่งชี้ว่าเรากำหนดเป้าหมายจุดที่โค้งมาพร้อมกับความลาดชันลงพูด 50 และซ้ายจุดที่มีความลาดชันขึ้น 50 หรือ 40 60 หรือ 10 เกือบแบนและ 90 เกือบเกือบตามแนวตั้งเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ จุดในกรณีนี้เป็นเพียงจุ่มเล็ก ๆ ในเส้นโค้งที่เราสามารถใช้คะแนนมากขึ้นในการพิจารณาด้วยสูตรแฟนซีเช่นพูด Pm2 S t-2 Pm1 S t-1 P0 S t Pp1 S t 1 MindeltaSlope ที่ Pm2, Pm1, P0 และ Pp1 เป็นค่าสัมประสิทธิ์ที่มีความสัมพันธ์กับความลาดชันที่จุดต่างๆก่อนและหลังจุดที่น่าสนใจ Pm2 และ Pm1 ค่าเชิงลบโดยทั่วไป เว้นเสียแต่ว่าเราใช้เฉพาะพารามิเตอร์บวกและใช้เครื่องหมายลบในสูตร S t - n คือความชันในหลาย ๆ ครั้งและ MindeltaSlope เป็นพารามิเตอร์ที่กำหนดว่าการเปลี่ยนแปลงความลาดชันที่คมชัดอย่างที่เราต้องการอย่างน้อย Intuitively สูตร 4 จุดนี้จะนำมาพิจารณาด้วย รูปร่างของเส้นโค้งที่จุดสองอ่านก่อนและสองอ่านผ่านจุดสนใจนอกเหนือจากการพิจารณาจุดขวาก่อนและหลังได้รับค่าที่เหมาะสมสำหรับพารามิเตอร์สูตรต้องเส้นโค้งที่จะลงมาอย่างต่อเนื่องสำหรับ สองชิ้นเวลาแล้วอย่างต่อเนื่องจะขึ้นสำหรับสองชิ้นเวลาต่อไปจึงหลีกเลี่ยงการทำเครื่องหมาย dips ที่มีขนาดเล็กลงในเส้นโค้งวิธีอื่นเพื่อให้บรรลุนี้อาจจะคำนวณความลาดชันโดยใช้ความแตกต่างในค่า Y ระหว่าง averag อ่านสองครั้งหรือมากกว่าเวลาที่ผ่านมาและการอ่านค่าเฉลี่ยในปัจจุบันทั้งสองวิธีมีความคล้ายคลึงกัน แต่จะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อยโดยทั่วไปเราจะพูดถึงรูปร่างที่ต้องการของเส้นโค้งด้วยพารามิเตอร์ Pm2, Pm1, P0 และ P1 ตอบแล้ว Dec 3 10 at 3 22.Accelerometers เร่งการเร่งความเร็วนั่นคือการเร่งความเร็วเนื่องจากการเคลื่อนไหวและการเร่งความเร็วเนื่องจากแรงโน้มถ่วง Accelerometers มักใช้ในการคำนวณมุมเอียงพวกเขาสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือเมื่อมีการเคลื่อนที่และไม่เคลื่อนที่เท่านั้น มุมเอียงพวกเขามักจะรวมกับหนึ่งหรือมากกว่า gyro และการรวมกันของข้อมูลจะใช้ในการคำนวณมุม accelerometers สำคัญจะให้ข้อมูลโดยใช้โปรโตคอลอนุกรมเช่น I2C SPI หรือ USART ในขณะที่ accelerometers อนาล็อกจะออกระดับแรงดันไฟฟ้าภายใน ช่วงที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่คุณต้องแปลงเป็นค่าดิจิตอลโดยใช้อะแดปเตอร์ ADC เป็นโมดูลแปลงสัญญาณดิจิตอลในบทแนะนำนี้เราจะอธิบายฟังก์ชันการทำงานของ acce โดยสังเขป lerometers วิธีที่ใช้ในการวัดมุมเอียงและสุดท้ายให้โค้ดตัวอย่างบางส่วนดูบทเรียนเกี่ยวกับการรวมข้อมูลของ accelerometer และ gyro เพื่อให้มุมเอียงที่ดีขึ้นสำหรับระบบแบบไดนามิกสิ่งใดที่จะวัดความเร่ง accelerometer วัดการเร่งความเร็วสำหรับวัตถุคงที่ นั่นคือการเร่งความเร็วเนื่องจากแรงโน้มถ่วง 1g นอกจากนี้โปรดทราบว่าผลลัพธ์จาก accelerometers ไม่ได้เป็นเส้นตรง แต่เป็น sinewave ดังนั้นคุณจึงไม่สามารถเอาต์พุตโดยตรงเป็นสัดส่วนของมุมเอียงขึ้นอยู่กับแรงโน้มถ่วงโดยทั่วไป accelerometer sx และ y แรงดันไฟฟ้าขาออกจะเป็นแรงดันไฟฟ้าครึ่งหนึ่งเมื่อวัดค่าเป็นศูนย์ gie อุปกรณ์ตั้งฉากกับแรงโน้มถ่วง - แนวนอนเอียงเป็นทางเดียวและแรงดันไฟฟ้าจะเพิ่มขึ้นเอียงไปทางอื่นและจะลดลงด้วยเครื่องวัดความเร่งแบบสามแกนแกน z จะวัดได้ 1g กับอุปกรณ์ในแนวนอนเอาท์พุทของเครื่องวัดความเร่งเป็น sinewave ของการวัดความเร่ง Accelerometers มีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในการเอียง เมื่อมีการตั้งฉากกับแรงโน้มถ่วง I e เมื่อแนวนอนการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ ของความลาดเอียงให้การอ่านที่เป็นประโยชน์อดีตเกี่ยวกับ 45 องศาของความลาดเอียงพวกเขากลายเป็นความไวน้อยมากขึ้นด้วยเหตุนี้จึงเป็นเรื่องปกติที่จะใช้ค่ามากกว่าหนึ่งแกนเมื่อกำหนดมุมเอียงตามที่จะ จะเห็นด้านล่างวัดมุมเอียงโดยใช้ Axis ถ้าคุณต้องการวัดความเอียงในแกน x และ y ด้วยเครื่องวัดความเร่งแบบ 2 แกนคุณสามารถใช้ sin-1 a ซึ่งเป็นเอาต์พุตจากแกนวัดหนึ่งแกน โปรดจำไว้ว่าเกิน 45 และ -45 องศาความแม่นยำจะลดลงวัดมุมเอียงโดยใช้แกนสองแกนการลดความละเอียดและความถูกต้องเกินกว่า 45 องศาเอียงสามารถปรับปรุงได้โดยการใช้แกน 2 เพื่อวัดความเอียงส่วนประกอบของแรงโน้มถ่วงที่ทำกับ x แกนเป็นฟังก์ชันไซน์ขณะที่กำลังทำงานบนแกน y เป็นโคไซน์เมื่อความไวของแกน x เริ่มลดลงหลังการเอียง 45 องศาความไวของแกน y จะเพิ่มขึ้นตามที่แสดงในแผนภูมิด้านล่างตัวหนา เกณฑ์ ts ของแต่ละบรรทัดแสดงพื้นที่ที่มีความไวมากที่สุดโดยการรวมค่า x และ y ให้ค่าความถูกต้องมากขึ้นสามารถหาได้มุมคำนวณโดยใช้สูตรคำนวณมุมเอียงโดยใช้ Three Axis สำหรับการวัดความเอียงใน x และ y เครื่องบินดังนั้นเราจำเป็นต้องใช้เครื่องวัดความเร่งแบบ 3 แกนเราสามารถใช้สูตรด้านบนเพื่อคำนวณมุมโดยใช้ x และ z สำหรับแกน x และใช้ y และ z สำหรับแกน y อย่างไรก็ตามเราสามารถปรับปรุงสิ่งต่างๆโดยใช้ทั้ง 3 ผลลัพธ์เพื่อคำนวณ แต่ละมุมจะทำโดยใช้สูตรดังต่อไปนี้ให้ลงไปบาง Coding. Hopefully เราตอนนี้ค่อนข้างชัดเจนเกี่ยวกับหลักการ แต่ให้ดูว่านี้จะทำในทางปฏิบัติเราจะใช้ accelerometer แกน 3 และการทำงานมุมออกม้วน x และ pitch y เราจะสมมติว่าขึ้นอยู่กับประเภทของเครื่องวัดความเร่งที่ใช้อ่านค่าสำหรับ x, y และ z และค่าพื้นฐานสำหรับ x, y และ z เมื่อเครื่องวัดความเร่งเป็น stationary และ level. void calcxyangles เป็นโมฆะใช้ xy และ z จาก accelerometer คำนวณ x และ y angle float xval, yval, zval ผล unsigned short long x2, y2, z2 24 bit ให้เบี่ยงเบนจากพื้นฐานของเรา xval float accelervaluex float accelcenterx yval float การเร่งความเร็วการไหลของคลื่น zval flovaluez float accelcenterz ทำงานออกสี่เหลี่ยม x2 unsigned สั้นยาว xval xval y2 unsigned ยาวสั้น yval yval z2 unsigned ยาว zval zval ผล Axis X ผล sqrt y2 z2 ผล xval ผลเร่งด่วน atan ผล ผลแกน y ผลลัพธ์ sqrt x2 z2 ผล yval ผลเร่งด่วน atan result. Ok, thats มันเพียงไม่กี่บันทึกย่อเกี่ยวกับ accelerometers โดยทั่วไปพวกเขามีความสำคัญมากและมีแนวโน้มที่จะค่อนข้างสั่นสะเทือนหากคุณใช้หนึ่งในระบบที่มีมอเตอร์หรือแหล่งอื่น ๆ ของการสั่นสะเทือนผมขอแนะนำรูปแบบของโฟมหมาด ๆ นอกจากนี้ให้ใช้เวลาอ่านหลายจาก accelerometer และเฉลี่ยพวกเขาเพื่อกรองเสียงรบกวนใด ๆ