Ein einfaches, einpoliges, flaches, rekursives IIR-Filter ist schnell und einfach zu implementieren, z. B. Wobei x, y die rohen (ungefilterten) XY-Beschleunigungssensoren sind, xf, yf die gefilterten Ausgangssignale sind und k die Zeitkonstante der Filter bestimmt (typischerweise ein Wert zwischen 0,9 und 0,9999, wobei ein größeres k eine längere Zeitkonstante bedeutet ). Sie können k empirisch bestimmen, oder wenn Sie Ihre gewünschte Grenzfrequenz Fc kennen. Dann können Sie die Formel verwenden: wobei Fs die Abtastrate ist. Man beachte, daß xf, yf die vorherigen Werte des Ausgangssignals auf der RHS und die neuen Ausgangswerte auf der LHS des obigen Ausdrucks sind. Beachten Sie auch, dass wir hier davon ausgehen, dass Sie die Beschleunigungsmessersignale in regelmäßigen Zeitabständen abtasten, z. B. Alle 10 ms. Die Zeitkonstante wird eine Funktion sowohl von k als auch von diesem Samplingintervall sein. Ich verwende den Gerätebeschleunigungsmesser und versuche, die Accelerometer Data CMAcceleration zu glätten. Ich tue dies mit Hilfe dieses Codes: Welche currentAccelX und currentAccelY ist die letzte Beschleunigungsmesser x und y-Daten. Nun habe ich die glatte X-und Y-Werte, Was ist mein Wert von x oder y zu bestimmen, id der Benutzer bewegen Sie das Gerät leftrightupdown Nur um die Dinge klarer, zum Beispiel sagen, dass ich 4 Tasten, eine für jede Richtung haben Leftrightupdown und ich möchte festlegen, welche Richtung der Benutzer Benutzer das Gerät durchwischen (nicht swipe Geste). Vielen Dank im voraus gefragt Aug 31 14 um 11: 00Was ist der beste Filter, um Beschleunigungsmesser Daten zu verarbeiten Welche Filter haben Sie auf diese angewendet Was ist die Frage, die Sie versuchen, mit der Studie Antwort Die Beschleunigung Daten sicherlich braucht einen anderen Filter als die, die Sie Haben hier verwendet. Die Kraft-Daten sehen okay, aber nicht sicher, wie Sie gefiltert haben. Ist dies mit einem 300-Punkte-gleitenden Durchschnitt würde ich nicht empfehlen, wo Sie haben Auswirkungen Kräfte, die von Interesse sein können. Die Frage dieser Studie. Kann ich mit Beschleunigungsmesser, um die Spitze der Macht ohne Kraft-Plattform zu beurteilen. Weil der Beschleunigungsmesser einen guten Vorteil hat (Wireless 500 m - klein - billiger als Kraftplattform - Rekordbodenreaktionskraft für jede Bewegung - macht Sportler frei, wenn er springt oder läuft).dies ist die erste Frage meiner Studie - zweite Frage Was ist der Unterschied zwischen drei Ebenen der Athleten in exklusive Macht mit Beschleunigungsmesser. Dies ist die Raw-Beschleunigungsmesser-Daten. i nicht verwenden einen Filter mit it. but Kraftplattform Daten wird automatisch mit der Software gefiltert. Ich werde Ihnen das Vergleichsbild zuweisen 1- Rohdaten für Beschleunigungsmesser 2- Beschleunigungssensor für gleitende Mittelwerte Daten für die Datenerfassung mit 300pt-force Die Berechnung der Spitzenleistung während eines Sprungs von den Beschleunigungsmesserdaten könnte sehr empfindlich auf die Trägheitscharakteristiken der Aufgabe sein. Die Masse muss irgendwo in die Berechnung eingehen, und in diesem Fall wird die Masse, die der Beschleunigungsmesser verfolgt, tatsächlich über die Zeit variieren. Dies könnte potentiell Messungen der Spitzenleistung, insbesondere beim Vergleich über verschiedene Themen verwechseln. Durchschnittliche Leistung über mehrere Sprünge könnte viel robuster sein, wie hier beschrieben: Ich bin mit Dr. Richards einverstanden, dass Sie wahrscheinlich einen Filter verwenden wollen, der den hochfrequenten Inhalt des Signals bewahrt. Wenn Sie Zugang zu Matlab haben, gibt es einige sehr leistungsfähige Filterwerkzeuge, die für Ihre Zwecke nützlich sein können. Ein rekursiver Butterworth-Filter wird oft verwendet, aber ich habe auch Erfolg mit Wavelet-Filterung, die sehr enge Bandbreiten von Rauschen zu entfernen, ohne das Signal zu viel. Ich habe mehr als Filter versucht, aber alle Werte es Naht größer als Kraft-Plattform-Werte. Könnten Sie mir einen Gefallen bitte. Können Sie diese Daten mit dem richtigen Filter besitzen, weil ich nicht gut bin in diesem Bereich. Ich schicke Ihnen die Raw Accelerometer Daten mit (g unite Messung) 1 g 9,8 ms2 Abtastrate 1000 Hz seine Verwendung Anti-Aliasing-Filter analog zu digital 10 hz automatisch bilden Software. Athlet Masse 76 kg und Kraft-Plattform-Daten für diese Sportler 1000 Hz, sondern seine mit Anti-Aliasing-Filter analog zu digitalen 500 Hz automatisch bilden Software. Ich bin wirklich mit diesen Filtern verwechselt. Ich bin sehr geeignet, wenn Sie dies tun Besitz Der Beschleunigungsmesser der CoM mal Körpermasse, Fma, wird nicht geben Sie das gleiche wie die Kraft-Platten, da es nicht unter Berücksichtigung der Trägheitseigenschaften an der unteren Extremität, die größere Trägheitskräfte erleben werden , Kraft auf Segmentmasse des Segmentes x Beschleunigung des Segments. Dies müsste für den Fuß, Schaft und Oberschenkel berücksichtigt werden. Ganz zu schweigen von Bewegungsartefakten und den Faktoren, die Sean richtig kennt. Der Grund, warum ich fragte, warum Sie das tun, ist der Schlüssel. Die Leistung ist nützlich, aber andere Maßnahmen von dem Beschleunigungsmesser könnten ebenso nützlich sein, z. B. Spitzenbeschleunigung, geleistete Arbeit (entspricht der durchschnittlichen Leistung Sean erwähnt) und Höhensprung können alle aus den Beschleunigungsmesserdaten geschätzt werden. Sie haben Recht Dr Richards. but kann ich die Spitze der Energie vom Höchstwert der Beschleunigung vorherzusagen. Ich meine die Spitze der Beschleunigung mit der Zeit wie Indikatoren für exklusive Macht als Gleichung P Fv i Beschleunigung hier als Indikator für Kraft und Zeit ist Indikator für Geschwindigkeit der Athlet, der einen großen Höhepunkt der Beschleunigung hat in wenig Zeit hat er eine hohe exklusive Macht PubMed Liefert 8 Papiere auf dem Querschlag-Beschleunigungsmesserquot. Sie sollten auch Sportdiskus suchen.
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