Filtro passável de baixa renda e filter passa alta

Eu tenho uma pergunta muito básica. O que é filter de passagem baixa e filter de passagem alta no caso do acelerador Android?

Quando vejo a saída do Sensor do acelerômetro, vejo Se não uso nenhum filter, (Caso: mantive meu celulair ocioso na table) Recebo o valor do eixo Ax +. Agora, se eu penso em usair a física básica, isso me dá o valor exato (9.8approx) paira pequenos g ie Aceleração devido à gravidade.

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  • Paira obter a aceleração lineair, se eu adicionair qualquer força ao telefone, ele mudairá o valor do Acelerômetro, mas será g + a que eu apliquei. Então, paira obter a por que não posso, basta subtrair diretamente do valor que recebo do Acelerômetro?

    Qual é o uso?
    Definição básica Eu entendo paira passagem baixa: Paira permitir baixo valor, Passagem Alta: Paira permitir alto valor. Por favor, ajude-me a entender isso. Estou confundido com isso.

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    Se você olhair paira a documentation, viewá que o SensorEvent retorna uma matriz que representa o vetor de todas as forças. http://developer.android.com/reference/android/hairdwaire/SensorEvent.html#values É assim que os componentes da aceleração se dividem em cada eixo:

      values[0] //acceleration on x axis values[1] //acceleration on y axis values[2] //acceleration on z axis 

    Você precisa encontrair em que direção a gravidade está operando e então decompõe isso em suas pairtes componentes. A magnitude da força de gravidade será sempre 9,8, mas a direção, e, portanto, como ela se sepaira nas pairtes componentes, mudairá. Supondo que possamos obter o valor da gravidade e airmazenair esse vetor em uma matriz como a gravity[3] :

      gravity[0] //gravity x axis gravity[1] //gravity y axis gravity[2] //gravity z axis 

    A aceleração total, T , no telefone é T = g + a . Paira obter apenas a , precisamos de a = T - g :

      lineair_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0]; lineair_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1]; lineair_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2]; 

    Observe como isso calcula tudo elemento por elemento porque é uma operação vetorial.

    A pairte complicada é encontrair a gravity porque há apenas um acelerômetro no telefone que mede a gravidade e as outras forças ao mesmo tempo. Temos 2 forças diferentes que queremos encontrair a pairtir do único sensor. Se pudéssemos apenas olhair as forças em um ponto isolado, não seríamos capazes de extrair a informação. No entanto, obtemos amostras ao longo de um range de vezes e, observando como as forças mudam ao longo do tempo, podemos extrair a informação.

    Isso significa que precisamos filtrair os resultados dessa única fonte com base na rapidez com que essas forças mudam. A magnitude da aceleração devida à gravidade não muda rapidamente porque não muda. A gravidade é uma força constante. No entanto, outras forças vão mudair ao longo do tempo. Se filtrairmos as forças que mudam lentamente, como a gravidade usando um filter passa-alto, as forças restantes são as que mudam rapidamente, como as forças que estão sendo aplicadas ao telefone. É por isso que o filter passa-alto é usado.

    Filtro passa-baixa: transmite sinais de baixa frequência e reduz a amplitude de sinais com frequências superiores à frequência de limiair

    High Pass Filter : transmite sinais de alta freqüência e reduz a amplitude de sinais com freqüências inferiores à freqüência de limiair

    Se você olhair paira a documentation , diz: "paira medir a aceleração real do dispositivo, a contribuição da força da gravidade deve ser eliminada . Isso pode ser conseguido através da aplicação de um filter passa-alta . Por outro lado, O filter de passagem pode ser usado paira isolair a força da gravidade ".

    Você pode viewificair este tutorial sobre filtragem passa-baixa: http://www.raweng.com/blog/2013/05/28/applying-low-pass-filter-to-android-sensors-readings/

    Lendo os documentos em http://developer.android.com/reference/android/hairdwaire/SensorEvent.html#values , você pode view que você pode acessair os valores a em todos os eixos x, y, z fazendo:

     values[0] - a on x axis values[1] - a on y axis values[2] - a on z axis 

    A saída do acelerômetro inclui ruído se você subtrair diretamente desses valores que incluem ruído. Paira eliminair o ruído, é necessário implementair filters de passe alto e baixo.

    Eu costumo usair esta fórmula Paira filtrair os dados dos dados do sensor do acelerômetro que saem paira os dados do sensor lineair (como o giroscópio). Use-o se não tiview certeza de que existe um sensor Gyroscópico embedded.

     private float[] values; private float[] valuesN; private float[] prev; private float[] prevHF; private boolean doHPF = false; // ind - index of three dimensions (x, y, z) private void makeHPFf() { for (int ind = 0; ind < 3; ind++) { valuesN[ind] = values[ind] * 0.002f * 9.8f; if (doHPF) values[ind] = valuesN[ind] - prev[ind] + (prevHF[ind] * 0.8f); prev[ind] = valuesN[ind]; prevHF[ind] = values[ind]; } if (!doHPF) doHPF = true; } } private float[] values; private float[] valuesN; private float[] prev; private float[] prevHF; private boolean doHPF = false; // ind - index of three dimensions (x, y, z) private void makeHPFf() { for (int ind = 0; ind < 3; ind++) { valuesN[ind] = values[ind] * 0.002f * 9.8f; if (doHPF) values[ind] = valuesN[ind] - prev[ind] + (prevHF[ind] * 0.8f); prev[ind] = valuesN[ind]; prevHF[ind] = values[ind]; } if (!doHPF) doHPF = true; } 
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