过滤/标准化不良信号的算法

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了过滤/标准化不良信号的算法前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
使用GPS处理跟踪应用程序.
一切都很好,但有时因为封闭的区域或恶劣的天气我得到不准确的分数.当你绘制它们时,它看起来不正确,有很多跳跃/跳跃.

我应该运行什么算法来过滤掉坏信号
它看起来像是一个模糊算法的应用,但你怎么看?

解决方法

有几个选择:

>抛弃异常值
>过滤
>使用更好的GPS
>使用外部数据源(对齐道路)
>以上的组合

我喜欢使用滤波器 – 卡尔曼滤波器是典型的(通常是最好的)解决方案 – 它使用一定量的预测平均值,这比廉价的IIR(无限脉冲响应)滤波器更好:

FilteredValue = FilteredValue * 0.75 NewValue * 0.25

您可以获得每秒4-5次修复的GPS模块,这样您就可以使用上述“便宜”的过滤器,并且响应时间合理.

您还可以简单地获得更好的GPS(SiRF III或更好),它不会产生噪音,并且具有更好的室内接收效果(如果可能).

消费者GPS单元在可能的情况下“快速上路”,因此消费者不会看到错误,以及其他一些技术.

卡尔曼不容易实现,但没有外部数据集或传感器(例如道路速度),它是最好的选择.查看http://www.google.com/search?q=open%20source%20kalman%20filter获取代码和教程.

-亚当

原文链接:https://www.f2er.com/java/123830.html

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