Cómo averiguar el tipo de movimiento a partir de los datos del acelerómetro

No especifica si está hablando de un sistema en tiempo real o de un análisis posterior al experimento. En segundo lugar, no define el término “tipo de movimiento”.

En esencia, este es un problema de clasificación. Lo primero que debe responder es: ¿Es la señal de interés para usted o es solo ruido? ¿Cuáles son los parámetros / características de la señal que le interesan? Realmente está tratando de construir un clasificador o árbol de decisión basado en algunas métricas que acepten un ‘marco’ (una serie de tiempo de longitud fija / variable) y le diga si la señal parece ser solo ruido o es útil.

La segunda cosa que desea responder es: Dada una señal, ¿cómo se ve la señal cuando el dispositivo está sujeto a un “tipo de movimiento” particular? Esto requiere un análisis de datos exploratorio: puede observar componentes de frecuencia o histogramas o métricas de correlación o solo métricas estadísticas. Cuál de las métricas que use para definir un “tipo de movimiento” dependerá de cuán singularmente esas métricas puedan describir su “tipo de movimiento”.

Lo tercero sería recopilar y etiquetar a mano muchos datos (‘supervisión’). Si puede observar una cierta tendencia en su señal y ser capaz de decir con precisión qué tipo de movimiento generó esa tendencia, es probable que su máquina también pueda hacerlo. Una vez que tenga estos datos, tabule sus métricas y descubra cuáles son los límites de decisión.

Estos límites le brindan un grupo de estudiantes débiles que luego puede impulsar / conectar en cascada, etc. para crear un sistema de aprendizaje sólido. Pero, de nuevo, cómo lo hace depende de cuál sea su definición de ‘tipos de movimiento’ y si la dimensionalidad de su serie temporal es realmente suficiente para identificar / distinguir entre sus ‘tipos de movimiento’.

Esa página en stackoverflow solo habla sobre un tipo específico de problema (cálculo relativo), y no es correcta para situaciones en las que es posible que desee hacer preguntas como ‘¿El usuario se levantó del piso o de una silla?’ o ‘¿El usuario está subiendo un tramo de escaleras?’ o ‘¿Se cayó el usuario o solo se cayó el teléfono?’.

Hay un montón de cosas que puedes investigar con una serie temporal. Primero, calcule el espectro (libremente, una transformada de Fourier al cuadrado) y busque picos que indiquen las periodicidades que pueden indicarle si tomó muestras de un proceso oscilante (por ejemplo, una máquina, una fuente de energía de 60 Hz). ¿El espectro es realmente rojo (grande a bajas frecuencias e inclinado hacia abajo con mayor frecuencia)? Esto podría indicar un proceso geofísico (p. Ej., Sísmico). Una dependencia f ^ -1 podría ser ruido electrónico. Una dependencia de -5/3 indica un proceso turbulento. Si tiene la suerte de tener un conjunto de datos de 3 ejes, las gráficas de fase y coherencia podrían decirle si se está midiendo un tipo particular de onda sísmica (p. Ej., El movimiento vertical que va un cuarto de período desde la horizontal indica una onda de flexión) .

También es útil acumular estadísticas, particularmente histogramas o valores atípicos. ¿Los datos son lognormales? Podría indicar procesos particulares que son multiplicativos (en lugar de aditivos) en sus interacciones.

Etcétera.

Depende de tu acelerómetro.

  • Si asume que no gira, puede integrarse dos veces con el tiempo (pero reste primero la gravedad) para obtener el camino que siguió. (La aceleración es la segunda derivada de la posición).
  • Si mide la rotación (también datos del giroscopio), tendrá que buscar / derivar fórmulas.

Sin embargo, obtendrá muchos errores y posiblemente no saldrá nada útil. Mira esto: página en stackoverflow.com

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