Um filtro IIR recursivo de passagem simples simples, de passagem simples é rápido e fácil de implementar, e. Onde x, y são os sinais do acelerômetro X / Y bruto (não filtrados), xf, yf são os sinais de saída filtrados e k determina a constante de tempo dos filtros (tipicamente um valor entre 0,9 e 0,9999, onde um k maior significa um tempo maior tempo constante). Você pode determinar k empiricamente, ou se você sabe a freqüência de corte necessária, Fc. Então você pode usar a fórmula: onde Fs é a taxa de amostragem. Observe que xf, yf são os valores anteriores do sinal de saída no RHS, e os novos valores de saída no LHS da expressão acima. Observe também que estamos assumindo aqui que você estará amostrando os sinais do acelerômetro em intervalos de tempo regulares, e. Cada 10 ms. A constante de tempo será uma função de k e deste intervalo de amostragem. Encontro o código a seguir para uma implementação simples de um filtro passa-baixa. Define alfa 0.1 accelX (acceleration. x alfa) (accelX (1.0 - alfa)) Eu tenho experimentado com o valor para alfa. Mas eu quero saber exatamente como podemos encontrar esse valor para os dados do acelerômetro (no Android). Eu entendo que precisamos da taxa de amostragem e da freqüência de corte. Como posso encontrar a freqüência de corte para este tipo de dados (eu acho que isso envolve modelagem de ruído e encontrar sua faixa de freqüência Se assim for como eu deveria fazê-lo) perguntou Mar 13 13 às 5:52 É uma média móvel autorregressiva - um infinito Filtro de resposta ao impulso. Comece com a equação acima, pegue a transformada z, e isso dá a resposta de freqüência. Não tem nada a ver com o modelo de ruído. Aqui está a resposta freq para o alfa 0.9, o eixo de frequência é escalado de 0 para a sua freqüência de Nyquist (metade de sua frequência de amostragem) gerada em Octave por freqz (0.9, 1 -0.1) O que você tem é a equação para um filtro passa-baixo de pólo único . Este é o equivalente discreto do filtro analógico R-C. Enquanto sua equação está correta, eu gosto de escrevê-la como FILT lt - FILT FF (NEW-FILT), porque isso é um pouco mais conveniente para realizar em um microcontrolador, na maioria dos casos. Geralmente, a visualização do domínio do tempo do filtro é mais diretamente utilizável quando se implementa um destes em um microcontrolador. Na maioria das vezes você está mais preocupado com taxa de amostragem e tempo de resposta do que a rolloff de freqüência. No entanto, este último vem, e é por isso que eu construí algumas facilidades para manipular isso em meu pré-processador PIC. O snippet de documentação das duas funções inline relevantes é: Eu trabalhei a matemática no momento em que eu escrevi o código para essas funções, por isso só vou referir-se a que em vez de re-derivar agora: A matemática real da função FFFREQ é Apenas duas linhas de código, para que você possa descobrir. Parece que isso depende de algumas definições na parte superior do arquivo: Se acontecer de você estar fazendo isso em um PIC, você pode querer usar o pré-processador. Ele está incluído na versão do PIC Development Tools em embedinc / pic / dload. htm. O código-fonte para o pré-processador está incluído no código-fonte do Host e tudo é liberado. Respondeu Mar 13 13 at 12: 45Compute Moving Average usando objetos do sistema Crie um objeto dsp. MovingAverage System para calcular a média móvel de 10 pontos do sinal de streaming. Use um objeto de sistema dsp. MatFileReader para ler dados do arquivo MAT do acelerômetro. Ver a média móvel de saída no âmbito do tempo. Os objetos System indexam automaticamente os dados em quadros. Escolha um tamanho de quadro de 714 amostras. Existem 7140 amostras ou 10 quadros de dados em cada coluna do arquivo MAT. Cada ciclo de iteração calcula a média móvel de 1 frame de dados. O loop de processamento é muito simples. Os objetos de sistema controlam a indexação de dados e estados automaticamente. MATLAB e Simulink são marcas registradas da The MathWorks, Inc. Consulte mathworks / marcas comerciais para obter uma lista de outras marcas comerciais de propriedade da The MathWorks, Inc. Outros produtos ou marcas são marcas comerciais ou marcas registradas de seus respectivos proprietários. Selecione o PaísQual é o melhor filtro para processar dados do acelerômetro Que filtro você aplicou a estes Qual é a questão que você está tentando responder com o estudo Os dados de aceleração certamente precisa de um filtro diferente do que você usou aqui. Os dados de força parece Ok, mas não sei como você filtrou. É isto com uma média móvel de 300 pontos Eu não recomendaria isto onde você tem forças de impacto que podem ser do interesse. A questão deste estudo. Posso usar acelerômetro para avaliar o pico de potência sem plataforma de força. Porque o acelerômetro tem uma boa vantagem (sem fio 500 m - pequeno - mais barato do que a plataforma de força - força recorde de reação do solo para cada movimento - faz atleta se sentir livre quando ele está pulando ou correndo). Esta é a primeira questão do meu estudo - segunda pergunta Qual é o diferente entre três níveis de atletas em poder exclusivo usando acelerômetro. Este é o Raw acelerômetro dados. i não use um filtro com ele. Mas força dados da plataforma é automaticamente filtrada com o software. Eu vou anexá-lo comparando a imagem 1- dados do acelerômetro bruto 2- acelerômetro dados da média móvel 300pt - dados da plataforma de força O cálculo da potência de pico durante um salto de dados do acelerômetro pode ser muito sensível às características inerciais da tarefa. Mass terá de entrar no cálculo em algum lugar e, neste caso, a massa que o acelerômetro está rastreamento vai realmente variar ao longo do tempo. Isto poderia potencialmente confundir medições de potência de pico, especialmente quando se compara entre diferentes sujeitos. Poder médio sobre saltos múltiplos poderia ser muito mais robusto, como descrito aqui: Concordo com o Dr. Richards que você provavelmente vai querer usar um filtro que preserva o conteúdo de alta freqüência do sinal. Se você tem acesso ao Matlab, existem algumas ferramentas de filtragem muito poderosas que podem ser úteis para seus propósitos. Um filtro recursivo de Butterworth é usado frequentemente, mas eu tive também o sucesso usando a filtragem do wavelet, que pode remover as largura de faixa muito apertadas do ruído sem afetar o sinal demasiado. Eu tentei mais do que filtro, mas todos os valores de costura maior do que os valores da força da plataforma. Você poderia me fazer um favor, por favor. Você pode possuir esses dados com filtro direito porque eu não sou bom neste campo. Vou enviar-lhe os dados do acelerômetro Raw com (g unir a medição) 1 g taxa de amostragem de 9,8 m / s2 1000 Hz seu filtro anti-aliasing usando analógico para digital 10 hz automaticamente formam software. Atleta de massa de 76 kg e os dados da plataforma de força para este atleta de 1000 Hz, mas seu uso anti-aliasing filtro analógico para digital de 500 Hz forma automaticamente software. Estou realmente confuso com esses filtros. Eu sou muito apropriado se você fizer isso possuindo O acelerômetro o CoM vezes massa corporal, Fma, não vai dar-lhe o mesmo que as placas de força, uma vez que não vai considerar as propriedades inerciais no membro inferior que estará experimentando maiores forças de inércia , Força na massa do segmento do segmento x aceleração do segmento. Isso precisaria ser considerado para o pé, perna e coxa. Para não mencionar artefatos de movimento e os fatores Sean corretamente alks sobre. A razão pela qual perguntei por que você está fazendo isso é fundamental. A energia é útil, mas outras medidas a partir do acelerómetro podem ser igualmente úteis, e. Aceleração de pico, trabalho feito (equivalente à potência média mencionada por Sean) e salto de altura podem ser estimados a partir de dados do acelerômetro. Você está certo, Dr. Richards. Mas eu posso prever o pico de potência do pico de aceleração. Quero dizer o pico de aceleração com o tempo como indicadores de potência exclusiva como equação P Fv i usar a aceleração aqui como indicador de força e tempo é indicador de velocidade o atleta que tem um grande pico de aceleração em pouco tempo ele tem alta potência exclusiva PubMed Rendimentos 8 papers sobre acelerômetro quotvertical salto um par destes parece relevante. Você também deve procurar discus esportes. Tem uma pergunta que você precisa responder rapidamente Um dos sensores inerciais mais comuns é o acelerômetro. Um sensor dinâmico capaz de uma vasta gama de sensores. Acelerômetros estão disponíveis que podem medir a aceleração em um, dois ou três eixos ortogonais. Como um sensor de inclinação, inclinação, ou orientação em 2 ou 3 dimensões, como referenciado a partir da aceleração da gravidade (1 g 9,8 m / s 2) Como um sensor de vibração ou impacto (choque). Existem vantagens consideráveis na utilização de um acelerómetro analógico em oposição a um inclinómetro, tal como um inclinómetro de inclinação do líquido tendem a fornecer informação binária (indicando um estado ligado ou desligado), pelo que só é possível detectar quando a inclinação excedeu algum limiar ângulo. A maioria dos acelerômetros são Micro-Electro-Mechanical Sensors (MEMS). O princípio básico da operação por trás do acelerômetro MEMS é o deslocamento de uma pequena massa de prova gravada na superfície de silício do circuito integrado e suspensa por pequenas vigas. De acordo com a segunda lei de movimento de Newton (F ma), quando uma aceleração é aplicada ao dispositivo, desenvolve-se uma força que desloca a massa. Os feixes de suporte atuam como uma mola, e o fluido (geralmente ar) preso dentro do IC age como um amortecedor, resultando em um sistema físico de segunda ordem aglomerado. Esta é a fonte da largura de banda operacional limitada e da resposta de freqüência não uniforme de acelerômetros. Para mais informações, consulte a referência a Elwenspoek, 1993. Existem vários princípios diferentes sobre os quais um acelerômetro analógico pode ser construído. Dois tipos muito comuns utilizam sensores capacitivos eo efeito piezoelétrico para detectar o deslocamento da massa de prova proporcional à aceleração aplicada. Acelerômetros que implementam sensores capacitivos produzem uma tensão dependente da distância entre duas superfícies planares. Uma ou ambas as placas são carregadas com uma corrente eléctrica. Alterar o espaço entre as placas altera a capacidade elétrica do sistema, que pode ser medida como uma saída de tensão. Este método de detecção é conhecido por sua elevada precisão e estabilidade. Os acelerômetros capacitivos são também menos propensos ao ruído e à variação com a temperatura, normalmente dissipam menos energia e podem ter larguras de banda maiores devido aos circuitos internos de feedback. (Elwenspoek 1993) A detecção piezoelétrica da aceleração é natural, uma vez que a aceleração é diretamente proporcional à força. Quando certos tipos de cristais são comprimidos, cargas de polaridade oposta se acumulam em lados opostos do cristal. Isso é conhecido como efeito piezoelétrico. Num acelerómetro piezoeléctrico, a carga acumula-se no cristal e é traduzida e amplificada para uma corrente ou tensão de saída. Os acelerômetros piezoelétricos só respondem a um fenômeno de CA, como vibração ou choque. Eles têm um amplo alcance dinâmico, mas podem ser caros, dependendo da sua qualidade (Doscher 2005). Os acelerômetros baseados em filmes piezoelétricos são melhor usados para medir fenômenos de CA como vibração ou choque, ao invés de fenômenos de DC como a aceleração da gravidade. Eles são baratos e respondem a outros fenômenos como temperatura, som e pressão. (Doscher 2005) Os acelerômetros piezoelásticos (também conhecidos como acelerômetros de strain gauge) funcionam medindo a resistência elétrica de um material quando o estresse mecânico é aplicado. Eles são preferidos em aplicações de alto choque e eles podem medir a aceleração até 0Hz. No entanto, eles têm uma resposta de alta freqüência limitada. Hall efeito acelerômetros trabalhar medindo as variações de tensão causadas pela mudança no campo magnético em torno deles. Os acelerômetros de transferência de calor consistem numa única fonte de calor centrada num substrato e suspensa na cavidade. Eles incluem termoresistores igualmente espaçados no lado quatro da fonte de calor. Eles medem as mudanças internas no calor devido a uma aceleração. Quando houver uma aceleração nula, o gradiente de calor será simétrico. Caso contrário, sob aceleração, o gradiente de calor se tornará assimétrico devido à transferência de calor por convecção Existem muitos outros tipos de acelerômetro, incluindo: Analógico vs. digital. A especificação mais importante de um acelerômetro para uma dada aplicação é o seu tipo de saída. Os acelerômetros analógicos produzem uma tensão variável constante dependendo da quantidade de aceleração aplicada. Os acelerômetros digitais mais antigos produzem uma onda quadrada de freqüência variável, um método conhecido como modulação de largura de pulso. Um acelerômetro modulado em largura de pulso toma leituras a uma taxa fixa, tipicamente 1000 Hz (embora isto possa ser configurável pelo usuário com base no IC selecionado). O valor da aceleração é proporcional à largura de pulso (ou ciclo de trabalho) do sinal PWM. Os acelerômetros digitais mais recentes têm mais probabilidade de produzir o seu valor usando protocolos digitais multi-fios, como I 2 C ou SPI. Para uso com ADC s comumente usado para sistemas de interação de música, acelerômetros analógicos são geralmente preferidos. Número de eixos. Acelerômetros estão disponíveis que medem em uma, duas ou três dimensões. O tipo mais familiar de medidas de acelerômetro em dois eixos. No entanto, os acelerômetros de três eixos são cada vez mais comuns e baratos. Gama de saída. Para medir a aceleração da gravidade para utilização como um sensor de inclinação, uma gama de saída de 1,5 g é suficiente. Para uso como um sensor de impacto, uma das aplicações musicais mais comuns, 5 g ou mais é desejada. Sensibilidade . Um indicador da quantidade de mudança no sinal de saída para uma dada mudança na aceleração. Um acelerômetro sensível será mais preciso e provavelmente mais preciso. Alcance dinâmico. O intervalo entre a menor aceleração detectável pelo acelerômetro ao maior antes de distorcer ou cortar o sinal de saída. Largura de banda. A largura de banda de um sensor é geralmente medida em Hertz e indica o limite da resposta de freqüência de quase unidade do sensor, ou quantas vezes uma leitura confiável pode ser tomada. Os seres humanos não podem criar movimento corporal muito além da faixa de 10-12 Hz. Por esta razão, uma largura de banda de 40-60 Hz é adequada para a inclinação ou sensor de movimento humano. Para medição de vibração ou leitura precisa de forças de impacto, a largura de banda deve estar na faixa de centenas de Hertz. Deve-se notar também que para alguns microcontroladores mais antigos, a largura de banda de um acelerômetro pode estender-se além da freqüência de Nyquist dos conversores A / D na MCU, portanto, para uma maior detecção de largura de banda, o sinal digital pode ser aliasado. Isso pode ser corrigido com filtragem passa-baixa passiva simples antes da amostragem, ou simplesmente escolhendo um microcontrolador melhor. Vale a pena notar que a largura de banda pode mudar pela forma como o acelerômetro é montado. Uma montagem mais rígida (ex: usando parafusos) ajudará a manter uma maior faixa de freqüência utilizável e o oposto (ex: usando um ímã) irá reduzi-lo. Estabilidade de amplitude. Esta não é uma especificação em si, mas uma descrição de vários. A estabilidade de amplitude descreve uma mudança de sensibilidade do sensor em função da sua aplicação, por exemplo durante uma temperatura ou tempo variável (ver abaixo). Mass. A massa do acelerómetro deve ser significativamente menor do que a massa do sistema a ser monitorado de modo que não altere a característica do objeto que está sendo testado. Outras especificações incluem: Desvio de zero g (saída de tensão a 0 g) Ruído (resolução mínima do sensor) Desvio de polaridade com temperatura (efeito de temperatura na saída de tensão a 0 g) Desvio de sensibilidade com temperatura (efeito de temperatura na saída de tensão por g) Valor de saída do acelerômetro é um escalar correspondente à magnitude do vetor de aceleração. A aceleração mais comum, e que estamos constantemente expostos, é a aceleração que é um resultado da atração gravitacional earth039s. Este é um valor de referência comum a partir do qual todas as outras acelerações são medidas (conhecido como g, que é Acelerômetros com saída PWM pode ser usado de duas maneiras diferentes. Para resultados mais precisos, o sinal PWM pode ser entrada diretamente para um microcontrolador onde o dever (Verifique com a folha de dados para obter o fator de escala e impedância de saída necessária). Quando um microcontrolador com entrada PWM não está disponível ou quando outros meios de digitalização do sinal estão sendo usados , Um simples filtro de reconstrução RC pode ser usado para obter uma tensão analógica proporcional à aceleração. Para repouso (50 ciclo de trabalho) a tensão de saída não representará qualquer aceleração, valores de tensão mais altos (resultantes de um maior ciclo de trabalho) representará acelerações positivas , E os valores mais baixos (ciclo de trabalho lt50) indicam uma aceleração negativa, podendo então ser escaladas e utilizadas como se fosse a tensão de saída de um acelerómetro de saída analógica. Uma desvantagem de uma saída digital é que é necessário um pouco mais de recursos de temporização do microcontrolador para medir o ciclo de funcionamento do sinal PWM. Os protocolos de comunicação poderiam usar I2C ou SPI. Quando comparado com a maioria dos outros sensores industriais, acelerômetros analógicos requerem pouco condicionamento ea comunicação é simples, usando apenas um conversor analógico a digital (ADC) no microcontrolador. Tipicamente, um sinal de saída do acelerómetro necessitará de um deslocamento, amplificação e filtração. Para os acelerômetros analógicos de saída de tensão, o sinal pode ser uma tensão positiva ou negativa, dependendo da direção da aceleração. Além disso, o sinal é contínuo e proporcional à força de aceleração. Tal como acontece com qualquer sensor destinado a um conversor analógico para digital, o valor deve ser dimensionado e / ou amplificado para maximizar o alcance da aquisição. A maioria dos conversores analógico-digitais utilizados em aplicações musicais adquire sinais na faixa de 0-5 V. A imagem à direita mostra uma amplificação e circuito de compensação, incluindo o amplificador operacional on-board na adxl 105, minimizando a necessidade de componentes adicionais do CI. O ganho aplicado à saída é ajustado pela relação R2 / R1. O offset é controlado por polarização da tensão com resistência variável R4. A polarização de saída dos acelerómetros irá flutuar de acordo com a temperatura ambiente. Os sensores são calibrados para operação a uma temperatura específica, tipicamente temperatura ambiente. No entanto, na maioria das aplicações interiores de curta duração, o desvio é relativamente constante e estável, pelo que não necessita de ajustamento. Se o sensor se destina a ser utilizado em ambientes múltiplos com diferentes temperaturas ambiente, a função de polarização deve ser suficiente para a calibração analógica do dispositivo. Se a temperatura ambiente estiver sujeita a mudanças drásticas ao longo de um único uso, a saída de temperatura deve ser somada no circuito de polarização. Sensores inteligentes podem até levar isso em consideração. A resolução dos dados adquiridos é finalmente determinada pelo conversor analógico-digital. No entanto, é possível que o nível de ruído esteja acima da resolução mínima do conversor, reduzindo a resolução do seu sistema. Assumindo que o ruído é igualmente distribuído em todas as freqüências, é possível filtrar o sinal para incluir somente freqüências dentro da faixa de operação. O filtro necessário depende tanto do tipo de aquisição como da localização do sensor. A largura de banda é influenciada principalmente pelos três diferentes modos de operação do sensor. A medição de aceleração tem uma variedade de usos. O sensor pode ser implementada num sistema que detecta a velocidade, posição, choque, vibração, ou a aceleração da gravidade para determinar a orientação (Doscher 2005) Um sistema constituído por dois sensores ortogonais é capaz de detectar pitch and roll. Isso é útil na captura de movimentos da cabeça. Um terceiro sensor ortogonal pode ser adicionado à rede para obter orientação em espaço tridimensional. Isto é adequado para a detecção de ângulos de caneta, etc. As capacidades de detecção desta rede pode ser prosseguida com seis graus de liberdade espaciais medida pela adição de três giroscópios ortogonais. Como um detector de choque, um acelerômetro está procurando mudanças na aceleração. Este idiota é sentido como uma vibração overdamped. Verplaetse esboçou as larguras de banda associadas com várias implementações de acelerômetros como um dispositivo de entrada. Estes são: largura ltobject altura quot425quot quot344quot gt ltparam valor do nome quotmoviequot quotyoutube/v/Z2ZLf43ql8amphlenampfs1quot gt lt / paramgt ltparam valor do nome quotallowFullScreenquot quottruequot gt lt / paramgt ltparam valor do nome quotallowscriptaccessquot quotalwaysquot gt lt / paramgt ltembed src quotyoutube/v/ Z2ZLf43ql8amphlenampfs1quot tipo quotapplication / x-shockwave-flashquot allowscriptaccess quotalwaysquot allowFullScreen quottruequot largura altura quot425quot quot344quot gt lt / embedgt lt / objectgt Aszkler, Craig. Acceleration, Shock and Vibration Sensors, no Sensor Technology Handbook, editado por Jon S. Wilson, 137-159. Burlington: Elsevier, 2005. Boser, Bernhard E. e Roger T. Howe. Acelerômetros de superfície Micromachined. IEEE Journal of Solid-State Circuits. Vol. 31, No. 3, (Março 1996): 366-375. Doscher, James (Analog Devices), 2005. Desenho e Aplicações de Acelerômetro. Folheto da empresa, Norwood, MA, 61pp. Elwenspoek, M. e Wiegerink, R. 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