道路のくぼみやスピード バンプなどの路面の凹凸を検出する Android phonegap アプリケーションを作成しています。phonegap を介して電話から提供される加速度計の値に依存しており、その値を使用して何らかの処理を行います。
ただし、値はかなり粗いため、何らかのフィルタリングを使用して値を滑らかにしたいと考えました。ローパスフィルターとハイパスフィルターがあることは承知しています。しかし、それらの違いは何ですか？また、アプリケーションでどちらか一方を使用すると、値の滑らかさと信頼性にどのような影響がありますか?
これを言うのは少し簡単かもしれませんが、簡単な説明は、ローパスフィルターは低周波数を許可し、高周波数を拒否/削減し、逆もまた同様であるということです.
平滑化には、通常、高周波成分の除去が含まれます。いくつかの簡単なテクニックで進歩を遂げることができるかもしれません:
単純移動平均 (単純に最新のNサンプルの平均)。
指数移動平均 ( y[n] = alpha * y[n-1] + (1 - alpha) * x[n])。
詳細については、たとえばhttp://en.wikipedia.org/wiki/Moving_averageを参照してください。
Nまたはalphaパラメータの値を選択するには、アプリケーション固有の調整が必要です。
ただし、適切なフィルター設計は複雑な科学/芸術です。たとえば、高周波成分を拒否すると、おそらく、くぼみなどの「実際の」イベントを検出する能力が損なわれます (それらも平滑化されます)。しきい値処理などの複雑な非線形手法が必要になる場合があります。しかし、それは本全体の主題です！