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Filtro de paso bajo de Android y filtro de paso alto

Question

Tengo una pregunta muy básica. ¿Qué es el filtro de paso bajo y el filtro de paso alto en el caso del acelerómetro de Android?

Cuando veo la salida del sensor del acelerómetro, veo que si no uso ningún filtro, (Caso: mantuve mi teléfono celular inactivo en la mesa) obtengo el valor z Axis + ve. Ahora bien, si pienso usar física básica, me da un valor exacto (9.8approx) para g pequeña, es decir, aceleración debido a la gravedad.

Para obtener la aceleración lineal, si agrego alguna fuerza al teléfono, cambiará el valor del Acelerómetro, pero se aplicará g + a . Entonces, para obtener a ¿por qué no puedo simplemente restar directamente del valor que estoy obteniendo del Acelerómetro?

¿Cuál es el uso?
Definición básica que entiendo para paso bajo: para permitir valor bajo, paso alto: para permitir valor alto. Por favor ayúdame a entenderlo. Estoy confundido con esto.

Answer 1

La salida del acelerómetro incluye ruido si se resta directamente de estos valores que incluyen ruido. Para eliminar el ruido es necesario implementar filtros de paso alto y paso bajo.

Answer 2

Si observa la documentación, verá que SensorEvent devuelve una matriz que representa el vector de todas las fuerzas. http://developer.android.com/reference/android/hardware/SensorEvent.html#values Así es como los componentes de la aceleración se desglosan en cada eje:

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

Debe encontrar en qué dirección está operando la gravedad y luego descomponerla en sus partes componentes. La magnitud de la fuerza de gravedad siempre será 9.8, pero la dirección, y por lo tanto la forma en que se descompone en las partes componentes, cambiará. Suponiendo que podríamos obtener el valor de la gravedad y almacenar ese vector en una matriz como la gravity[3] :

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

La aceleración total, T , en el teléfono es T = g + a . Para obtener solo a necesitaríamos a = T - g :

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

Observe cómo esto calcula todo elemento por elemento porque es una operación vectorial.

La parte difícil es encontrar la gravity porque solo hay un acelerómetro en el teléfono que mide la gravedad y las otras fuerzas al mismo tiempo. Tenemos 2 fuerzas diferentes que queremos encontrar en un sensor. Si solo pudiéramos ver las fuerzas en un punto aislado en el tiempo, no podríamos extraer la información. Sin embargo, obtenemos muestras en un intervalo de tiempo y al observar cómo las fuerzas cambian con el tiempo podemos extraer la información.

Esto significa que debemos filtrar los resultados de esa fuente en función de la rapidez con la que cambian esas fuerzas. La magnitud de la aceleración debida a la gravedad no cambia rápidamente porque no cambia en absoluto. La gravedad es una fuerza constante. Sin embargo otras fuerzas cambiarán con el tiempo. Si filtramos las fuerzas de cambio lento como la gravedad mediante un filtro de paso alto, las fuerzas restantes son las de cambio rápido, como las fuerzas que se aplican al teléfono. Es por esto que se usa el filtro de paso alto.

Answer 3

Usualmente uso esta fórmula para filtrar los datos de los datos del sensor del acelerómetro que salen a los datos de sensores lineales (como el giroscopio). Úselo si no está seguro de que haya un sensor giroscópico incorporado.

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;
}

Answer 4

Filtro de paso bajo: pasa señales de baja frecuencia y reduce la amplitud de las señales con frecuencias más altas que la frecuencia de umbral

Filtro de paso alto: pasa señales de alta frecuencia y reduce la amplitud de las señales con frecuencias más bajas que la frecuencia de umbral

Si observa la documentation , dice: "para medir la aceleración real del dispositivo, debe eliminarse la contribución de la fuerza de gravedad. Esto se puede lograr mediante la aplicación de un filtro de paso alto . Por el contrario, El filtro de paso se puede utilizar para aislar la fuerza de gravedad ".

Puede consultar este tutorial sobre el filtro de paso bajo: http://www.raweng.com/blog/2013/05/28/applying-low-pass-filter-to-android-sensors-readings/

Al leer los documentos en http://developer.android.com/reference/android/hardware/SensorEvent.html#values , puede ver que puede acceder a los valores a en todos los ejes x, y, z haciendo lo siguiente:

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