Я участвую в проекте с открытым исходным кодом и хочу сгладить произвольные данные маршрута GPS для виртуальных поездок на велосипеде. Я попробовал кучу вещей и в итоге получил настраиваемую двухпроходную систему. Я моделирую с помощью bspline степени X, затем отбрасываю все точки вне заданной дисперсии V, а затем повторно интерполирую, используя вторую линию bspline степени Y. В целом работает хорошо. Проблема с данными GPS заключается в том, что они поступают с разных устройств, и шум искажается очень многими различными способами, поэтому я не чувствую, что могу автоматически выбрать правильные параметры для каждой ситуации. Например, некоторые данные о маршруте, по-видимому, располагаются на каждой линии топографической карты, а другие данные о маршруте смещены в результате отражений, когда дорога приближается к скале.
Недавно кто-то поделился со мной файлом проезда, который имеет массу уклона. шум, который выглядит как артефакт квантования. Я могу сгладить это с помощью bsplines, как и все остальное, но паттерны настолько высокочастотны и жестки, что я думаю, что должен быть какой-то более простой способ сделать это go пока. Мне нужен другой инструмент, чтобы этот материал исчез.
Кто-нибудь распознает этот тип шума и может дать ему имя? Мое сердце говорит мне, что есть какой-то простой итеративный подход, в котором я могу усекать точность до тех пор, пока данные не станут гладкими, а затем я могу интерполировать, основываясь на чем-то вроде первоначальной точности?
Я приложил фотографию данных графика поездки. Данные об уклоне получаются из высоты и расстояния.
Редактировать: Больше информации - уклон квантуется, поэтому он всегда кратен 3.
Снимок экрана графиков высоты и уклона