मूग से विकिपीडिया प्रविष्टि डेटा को चिकनाई के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु है। लेकिन यह निर्णय लेने में आपकी मदद नहीं करता है।
यह सब आपके डेटा, और आवश्यक प्रसंस्करण गति पर निर्भर करता है।
मूविंग औसत शीर्ष मानों को फ़्लैट करेगा। यदि आप न्यूनतम और अधिकतम मूल्य में हस्तक्षेप कर रहे हैं, तो इसका उपयोग न करें। इसके अलावा मुझे लगता है कि चलती औसत का उपयोग त्वरण के आपके माप को प्रभावित करेगा, क्योंकि यह आपके डेटा (थोड़ा) को चपटा देगा, जिससे त्वरण छोटा दिखाई देगा। यह सब आवश्यक शुद्धता के लिए आता है।
साविट्स्की-गोले फास्ट एल्गोरिदम। चलती औसत के रूप में तेजी से। वह चोटी की ऊंचाइयों को संरक्षित रखेगा। लागू करने के लिए कुछ मुश्किल है। और आपको सही गुणांक की आवश्यकता है। मैं इसे चुनूंगा।
कलामन फ़िल्टर यदि आप वितरण जानते हैं, तो यह आपको अच्छे परिणाम दे सकता है (यह जीपीएस नेविगेशन सिस्टम में उपयोग किया जाता है)। शायद लागू करने के लिए कुछ मुश्किल है। मैं इसका जिक्र करता हूं क्योंकि मैंने उन्हें अतीत में इस्तेमाल किया है। लेकिन वे इस तरह की चीजों में स्टार्टर के लिए शायद एक अच्छा विकल्प नहीं हैं।
उपरोक्त आपके सिग्नल पर शोर को कम करेगा।
अगला आपको "त्वरण" की शुरुआत और अंत बिंदु का पता लगाना है। आप मूल सिग्नल के Derivative बनाकर ऐसा कर सकते हैं। बिंदु (ओं) जहां व्युत्पन्न वाई-अक्ष (शून्य) को पार करता है, शायद आपके सिग्नल में चोटियों का होता है, और त्वरण की शुरुआत और अंत का संकेत हो सकता है।
फिर आप मिनियम और अधिकतम त्वरण प्राप्त करने के लिए दूसरी डिग्री व्युत्पन्न बना सकते हैं।
यदि आप चीजों को सही तरीके से मॉडल करते हैं, तो कलमान फ़िल्टर आपको वेग और त्वरण सीधे देगा। –
Savitzky-Golay के लिए एक अच्छा कोड उदाहरण http://www.procoders.net/?p=11 – Wouter
पर पाया जा सकता है एसजी आपके गुणांक प्राप्त करने के बाद लागू करने के लिए तुच्छ है। बस उन्हें खोजने के लिए आर sgolay का उपयोग करें। – Paul