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この種のプロットをより滑らかにする必要があります。このプロットを取得するために移動平均 (10 ポイント) を使用しましたが、まだ完全ではありません。ノイズによるこれらの小さなピークをすべて削除したいのですが、センサーからのビート数を数えているため、大きなピークのみを考慮する必要があります。(つまり、最初の 30 秒間に、いくつかの連続する小さなピークではなく、1 つのピークのみが必要です)

3 次スプラインを使用することを考えましたが、C で実装するのは簡単ではなく、ほぼ 1 ～ 2 週間の作業が必要です。

この実績に使用するより簡単な方法/アルゴリズムはありますか? 私はiOS（iPhone）環境向けのこのプロジェクトに取り組んでいます。

忙しい猫 http://img15.imageshack.us/img15/1929/schermata022455973alle1o.png

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あなたの質問への答えは、基礎となるデータに大きく依存します。データのぎざぎざは本当に「ノイズ」ですか、それとも本当にぎざぎざのデータですか。

あなたが試すことができる戦略：

  • データをウィンドウ処理し、各ウィンドウで中央値/平均値を取得します-したがって、各ウィンドウは50です（x軸から）
  • データをサンプリングする
  • 非線形最小二乗曲線適合 (おそらくそのためには C++ ライブラリを使用する必要があります。移植できるオープン ソース バージョンは次のとおりですhttp://www.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/ )
  • ある種の単純なベジェ スムージングは​​非常に簡単なはずです。

これらの方法にはすべて影響があり、問題のない方法はありません。幸運を。

于 2012-02-16T13:29:44.307 に答える