Il n'existe aucun bien connu des algorithmes pour compter les pas basé sur l'accéléromètre?
Je suis la mise en œuvre d'un accéléromètre à base podomètre, et je me demandais s'il y avait des algorithmes connus pour ce faire.
Avez-vous des données? Pouvez-vous en déduire qu'une étape ressemble? Maintenant, demandez comment trouver les caractéristiques de ce type dans le temps de la série.
pas de données, mais je pense qu'il doit y avoir un prêt de la pensée algorithmes
Il y a des données dans le papier que Ali liés. Le truc, c'est que les détails dépendent de la sensibilité, de la fréquence d'échantillonnage, et le bruit de l'appareil que vous avez. Donc, à un certain moment, vous allez avoir besoin de quelques données. L'Instrumentation de problèmes comme ça.
pas de données, mais je pense qu'il doit y avoir un prêt de la pensée algorithmes
Il y a des données dans le papier que Ali liés. Le truc, c'est que les détails dépendent de la sensibilité, de la fréquence d'échantillonnage, et le bruit de l'appareil que vous avez. Donc, à un certain moment, vous allez avoir besoin de quelques données. L'Instrumentation de problèmes comme ça.
OriginalL'auteur Bassel Alkhateeb | 2011-06-16
Vous devez vous connecter pour publier un commentaire.
Vous avez probablement trouvé cette:
L'amélioration de la Performance des Podomètres à l'Aide d'un Accéléromètre Unique
De toute façon, je suis également intéressé à trouver un bon algorithme, je suis curieux de ce que d'autres réponses que vous obtiendrez. 🙂
OriginalL'auteur Ali
Il y a une application appelée Les données du capteur que vous pouvez utiliser pour recueillir des données expérimentales de sorte que vous pouvez ensuite l'analyser et essayer de trouver un algorithme.
Sa va être assez difficile à trouver un très bon algorithme spécialement pour l'iPhone depuis son accéléromètre est assez bruyant
OriginalL'auteur Mike Khan
Il y a un document intéressant (avec code source) ici, qui peuvent être d'aide: http://www.analog.com/static/imported-files/application_notes/47076299220991AN_900.pdf.
Les graphiques sont intéressants. Si je devais le faire moi-même je serais probablement de l'échantillon les données à une fréquence assez élevée, de les convertir vers le domaine fréquentiel avec une FFT, appliquer un digital filtre passe-bande de couper toutes les fréquences à l'extérieur de l'prévue minimum/maximum de la vitesse de marche (y compris toute DC offset), faire un reverse-FFT pour reconstruire le signal filtré, puis exécutez les données obtenues par le biais d'un bord-détecteur avec une Hystérésis de la fonction. Tout cela est de la pure spéculation, bien sûr, mais en regardant les cartes, je pense qu'il serait, il serait relativement rapide du code et dans la puissance de traitement d'un téléphone mobile.
Aussi il n'y a plus de 2 go de données brutes sur ce site des données d'accélérométrie pour les personnes engagées dans des activités variées: architecture.mit.edu/house_n/data/Accelerometer/...
Les données n'existe plus. Savez-vous d'où cela peut être?
OriginalL'auteur Mark Feldman