Birçok konu tarafından giyilen çoklu sensörler ile toplanan ivmeölçer verileri büyük bir set ile çalışıyorum. Ne yazık ki, buradaki hiç kimse cihazların teknik özelliklerini bilmiyor gibi görünüyor ve bunların yeniden kalibre edildiğini düşünmüyorum. Cihazlar hakkında çok fazla bilgim yok. Yüksek lisans tezim üzerinde çalışıyorum, ivmeölçerler başka bir üniversiteden ödünç alındı ve durum biraz şeffaftı. Peki, cihazda önişleme mi yapıyorsunuz? İpucu yok.
Bildiğim, 20Hz örnekleme oranına sahip üç eksenli ivmeölçerler oldukları; dijital ve muhtemelen MEMS. Kaynaklara göre çoğunlukla 0.3-3.5Hz aralığında aktivite üretmesi gereken sözsüz davranış ve el hareketi ile ilgileniyorum.
Verileri normalleştirmek oldukça gerekli görünüyor, ancak ne kullanacağımdan emin değilim. Verilerin çok büyük bir kısmı dinlenme değerlerine yakındır (yerçekiminden ~ 1000 ham değerler), ancak bazı günlüklerde 8000'e kadar, hatta diğerlerinde 29000'e kadar bazı uçlar vardır. Aşağıdaki resme bakın . Bence bu normalleştirmek için max veya stdev'e bölmeyi kötü bir fikir haline getiriyor.
Böyle bir durumda olağan yaklaşım nedir? Medyan ile bölünür mü? Yüzdelik değer mi? Başka bir şey?
Bir yan sorun olarak, ben aşırı değerleri kırpmak gerekir emin değilim ..
Herhangi bir tavsiye için teşekkürler!
Düzenleme : İşte size verilerin nasıl dağıtıldığı hakkında bir fikir vermek için yaklaşık 16 dakikalık veri (20000 örnek) bir çizim.
