Я пытаюсь сгладить данные ускорения от одной оси акселерометра, чтобы реализовать простое экспоненциальное сглаживание данных. Но это не дает существенного эффекта из предыдущей упомянутой статьи. Что не так с этой разницей?
ALPHA = 0.6 # 1.0 means no filter
def lowPassFilter(input, output):
return (1 - ALPHA) * output + ALPHA * input
if __name__ == '__main__':
output = 0
for row in rows:
output = lowPassFilter(row.getInput(), output)
Я показываю график, который я строю здесь:
Я видел предыдущий документ:
Оба графика содержат около 3600 выборок, и период отличается, потому что моя частота выборки отличается от бумажной. Однако мой фильтр выглядит очень плохо ... Что плохого в моей реализации?
Я также приложил исходные данные в следующем:
https://drive.google.com/file/d/15P9x5aPXDoEi2V_YoaxhhoTBV_9sOQ_r/view?usp=sharing