Uyku trendlerini analiz etmek ve isteğe bağlı olarak kullanıcıyı hafif uyku sırasında istenen bir zamana yakın uyandırmak için uyku sırasında ivmeölçer verilerini kaydeden bir android uygulaması inşa ediyorum.
Alarmın yanı sıra veri toplayan ve depolayan bileşeni zaten oluşturdum. Yine de uyku verilerini görüntüleme ve kaydetme canavarını gerçekten anlamlı ve açık bir şekilde ele almam gerekiyor, ki bu da tercihen analize de borç veriyor.
Birkaç resim iki bin kelime söylüyor: (Düşük rep nedeniyle sadece bir bağlantı gönderebilirim)
İşte filtrelenmemiş veriler, hareket toplamı, 30 saniyelik aralıklarla toplanır
Ve aynı veriler, hareketli ortalama yumuşatmanın kendi tezahürümle düzeltildi
her iki grafik de kalibrasyonu yansıtır - minimum 'gürültü' filtresi ve maksimum kesme filtresi ve alarm tetikleme seviyesi (beyaz çizgi) vardır
Ne yazık ki, bunların hiçbiri en uygun çözüm değildir - birincisi ortalama kullanıcı için anlaşılması biraz zor ve ikincisi, anlaşılması daha kolay olan, gerçekten olup bitenlerin çoğunu gizler. Özellikle ortalamalar hareket halindeki ani artışların ayrıntılarını ortadan kaldırır ve bence bunlar anlamlı olabilir.
Peki bu grafikler neden bu kadar önemli? Bu zaman serileri, gece boyunca kullanıcıya geri bildirim olarak görüntülenir ve daha sonra incelenmek / analiz etmek üzere saklanır. Yumuşatma ideal olarak bellek maliyetini düşürür (hem RAM hem de depolama) ve kaynak açlıktan uzak bu telefonlarda / cihazlarda oluşturmayı daha hızlı hale getirir.
Açıkça verileri düzeltmenin daha iyi bir yolu var- Hareketteki 'keskin' değişiklikleri anlamak ve hareketli ortalama yumuşamı değiştirmek için doğrusal regresyon kullanmak gibi bazı belirsiz fikirlerim var. Daha iyi çözülebilecek bir şeye kafa kafaya dalamadan önce gerçekten daha fazla rehberliğe ve girdiye ihtiyacım var.
Teşekkürler!