خوارزمية لتصفية/تطبيع إشارة سيئة

Question

العمل على تطبيق تتبع باستخدام نظام تحديد المواقع.هذا هو كل شيء على ما يرام, ولكن في بعض الأحيان بسبب المناطق المغلقة أو سيئة الطقس يمكنني الحصول على نقاط غير دقيقة.عندما كنت مؤامرة لهم فقط لا يبدو الحق ، مع الكثير من القفزات/يقفز.

ما خوارزمية يجب تشغيل لتصفية إشارات سيئة يبدو أن تطبيق طمس الخوارزمية لي, ولكن ما رأيك ؟

Answer 1

وهناك عدد قليل من الخيارات:

1. تخلص من القيم المتطرفة
2. فلتر
3. استخدام أفضل نظام تحديد المواقع
4. استخدام مصدر بيانات خارجي (المفاجئة على الطريق)
5. مزيج من أعلاه

أود أن استخدام الفلاتر - مرشح كالمان هو نموذجي (وغالبا ما تكون أفضل) الحل - يستخدم مبلغ التنبؤية المتوسط الذي هو أفضل من الرخيصة IIR (لانهائية الاستجابة النبضية) مرشح:

FilteredValue = FilteredValue * 0.75 + NewValue * 0.25

يمكنك الحصول على وحدات لتحديد المواقع التي تعطيك 4-5 إصلاحات في الثانية ، والتي سوف تسمح لك لاستخدام فوق 'رخيصة' مرشح بدرجة معقولة من أوقات الاستجابة.

يمكنك أيضا ببساطة الحصول على أفضل نظام تحديد المواقع (سرف الثالث أو أفضل) التي ليست صاخبة أفضل استقبال داخلي (حيثما أمكن).

المستهلك وحدات GPS "المفاجئة على الطرق" حيث أمكن ، حتى الأخطاء قبالة الطريق لا ينظر من قبل المستهلك, فضلا عن عدد قليل من التقنيات الأخرى.

أ كالمان ليست سهلة التنفيذ ، ولكن دون خارجي البيانات أو أجهزة الاستشعار (مثل السرعة على الطرق) ، هو الخيار الأفضل.تحقق من http://www.google.com/search?q=open%20source%20kalman%20filter التعليمات البرمجية والدروس على ذلك.

-آدم

Answer 2

وإعادة: تصفية في وجود "البوب" ضجيج -

واحدة من أسهل الطرق وجدتها لتحقيق ذلك هي:

delta = newValue - filteredValue;
delta = delta > LARGEST_SANE_DELTA ? LARGEST_SANE_DELTA
     : (delta < -LARGEST_SANE_DELTA ? -LARGEST_SANE_DELTA : delta);
filteredValue += alpha*delta;

وحيث ألفا = 1 / تاو تاو وهو ثابت وقت المنخفضة تمرير مرشح في السؤال، وأعرب في مضاعفات الفترة الزمنية بين تكرارات رمز أعلاه. يمثل LARGEST_SANE_DELTA قيمة تغيير محتمل كبير في newValue ومقاطع تباين كبير جدا في المدخلات. هناك ربما أفضل الطرق لرفض هذا النوع من الضوضاء، لكنها أكثر تعقيدا، والتي ذكرتها هو بسيط جدا.

Answer 3

استخدم كالمان مرشح .