data-mining - 分析嘈杂的数据-6ren

data-mining - 分析嘈杂的数据

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 01:54:38

我最近发射了一个带有气压高度计的火箭，该高度计精确到大约 10 英尺(通过飞行期间获取的数据计算)。记录的数据以每个样本 0.05 秒的时间增量进行，高度与时间的关系图看起来与在整个飞行过程中缩小时的情况非常相似。

问题是当我尝试根据数据计算其他值(例如速度或加速度)时，测量的准确性使计算出的值几乎毫无值(value)。我可以使用哪些技术来平滑数据，以便我可以计算(或近似)速度和加速度的合理值？重要的是要及时保留重大事件，最显着的是第一次进入的 0 和飞行期间的最高点 (2707)。

高度数据如下并以高于地平面的英尺为单位进行测量。第一次是 0.00，每个样本是前一个样本之后的 0.05 秒。飞行开始时的尖峰是由于升空过程中发生的技术问题，移除尖峰是最佳选择。

我最初尝试使用线性插值，平均附近的数据点，但需要多次迭代才能平滑数据以进行积分，并且曲线的平坦化消除了重要的远地点和地面事件。

非常感谢所有帮助。请注意，这不是完整的数据集，我正在寻找有关分析数据的更好方法的建议，而不是有人用转换后的数据集回复。在 future 的火箭上使用一种算法会很好，它可以在不知道完整飞行数据的情况下预测当前的高度/速度/加速度，尽管这不是必需的。

最佳答案

这是我的解决方案，使用 Kalman filter .如果您想或多或少地平滑，您将需要调整参数(甚至是 +- 数量级)。

#!/usr/bin/env octave

% Kalman filter to smooth measures of altitude and estimate
% speed and acceleration. The continuous time model is more or less as follows:
% derivative of altitude := speed
% derivative of speed := acceleration
% acceleration is a Wiener process

%------------------------------------------------------------
% Discretization of the continuous-time linear system
% 
%   d  |x|   | 0 1 0 | |x|
%  --- |v| = | 0 0 1 | |v|   + "noise"
%   dt |a|   | 0 0 0 | |a|
%
%   y = [1 0 0] |x|     + "measurement noise"
%               |v|
%               |a|
%
st = 0.05;    % Sampling time
A = [1  st st^2/2;
     0  1  st    ;
     0  0  1];
C = [1 0 0];

%------------------------------------------------------------
% Fine-tune these parameters! (in particular qa and R)
% The acceleration follows a "random walk". The greater is the variance qa,
% the more "reactive" the system is expected to be, i.e.
% the more the acceleration is expected to vary
% The greater is R, the more noisy is your measurement instrument
% (less "accuracy" of the barometric altimeter);
% if you increase R, you will smooth the estimate more
qx = 1.0;                      % Variance of model noise for position
qv = 1.0;                      % Variance of model noise for speed
qa = 50.0;                     % Variance of model noise for acceleration
Q  = diag([qx, qv, qa]);
R  = 100.0;                    % Variance of measurement noise
                               % (10^2, if 10ft is the standard deviation)

load data.txt  % Put your measures in this file

est_position     = zeros(length(data), 1);
est_speed        = zeros(length(data), 1);
est_acceleration = zeros(length(data), 1);

%------------------------------------------------------------
% Kalman filter
xhat = [0;0;0];     % Initial estimate
P    = zeros(3,3);  % Initial error variance
for i=1:length(data),
   y = data(i);
   xpred = A*xhat;                                    % Prediction
   Ppred = A*P*A' + Q;                                % Prediction error variance
   Lambdainv = 1/(C*Ppred*C' + R);
   xhat  = xpred + Ppred*C'*Lambdainv*(y - C*xpred);  % Update estimation
   P = Ppred - Ppred*C'*Lambdainv*C*Ppred;            % Update estimation error variance
   est_position(i)     = xhat(1);
   est_speed(i)        = xhat(2);
   est_acceleration(i) = xhat(3);
end

%------------------------------------------------------------
% Plot
figure(1);
hold on;
plot(data, 'k');               % Black: real data
plot(est_position, 'b');       % Blue:  estimated position
plot(est_speed, 'g');          % Green: estimated speed
plot(est_acceleration, 'r');   % Red:   estimated acceleration
pause

关于data-mining - 分析嘈杂的数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1956836/

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