Основное преимущество вейвлет-преобразования (ВП) перед быстрым преобразованием Фурье (БПФ) заключается в его способности сохранять временную информацию при анализе частоты. В то время как БПФ эффективно разбивает частоты сигнала, оно теряет «когда» — конкретное время событий. ВП использует многомасштабный анализ для одновременного предоставления временных и частотных характеристик, что критически важно для интерпретации сложной, нестационарной природы человеческого движения.
Человеческая походка редко бывает постоянной; она резко меняется в зависимости от местности и намерения. Вейвлет-преобразование превосходно улавливает эти внезапные изменения — такие как скольжение или спотыкание — которые быстрое преобразование Фурье часто упускает, усредняя частоты во времени.
Анализ нестационарных сигналов
Природа человеческого движения
Сигналы человеческого движения обычно являются нестационарными, то есть они непредсказуемо меняются во времени. Солдат, бегущий по ровной земле, создает профиль сигнала, отличный от профиля солдата, карабкающегося по скалистой местности.
Ограничение БПФ
БПФ предполагает, что сигналы являются стационарными или повторяющимися в пределах окна анализа. Оно обеспечивает превосходное разрешение по частоте, но не говорит вам, *когда* возникла определенная частота.
Решение с помощью вейвлетов
ВП рассматривает сигнал как динамическую сущность. Оно позволяет инженерам анализировать, как частотные компоненты развиваются во времени, предоставляя полную картину движения пользователя.
Захват переходных событий
Обнаружение внезапных опасностей
В промышленных и тактических условиях наиболее важными точками данных часто являются переходные события. Это кратковременные аномалии, такие как внезапное скольжение, спотыкание или резкое изменение направления.
Многомасштабный анализ
ВП функционирует как многомасштабный инструмент. Оно может рассматривать «общую картину» цикла походки, одновременно фокусируясь на мелких деталях.
Точная локализация
Поскольку ВП сохраняет временную локализацию, оно может точно определить момент возникновения переходного события. Эта возможность идеально подходит для определения момента потери сцепления.
Повышение точности классификации
Локализация аномальных узлов
При обработке данных со сложной местности просто знать, что произошла аномалия, недостаточно; вы должны знать, *где* она произошла. ВП точно определяет эти аномальные узлы движения в цикле походки.
Превосходное извлечение признаков
Предоставляя совместные время-частотные признаки, ВП предлагает более богатый набор данных для алгоритмов классификации. Это значительно улучшает способность системы различать нормальную ходьбу и потенциально опасные аномалии.
Понимание компромиссов
Вычислительная интенсивность
Хотя ВП предлагает превосходную детализацию, оно математически сложнее, чем БПФ. Это может потребовать большей вычислительной мощности, потенциально влияя на время работы от батареи в маломощных встраиваемых системах, используемых в обуви.
Сложность реализации
БПФ — это стандартный, четко определенный алгоритм. ВП требует выбора конкретной «материнской вейвлеты», эффективно подходящей для формы сигнала, что добавляет уровень сложности на этапе проектирования.
Сделайте правильный выбор для вашего проекта
Чтобы определить, какой метод преобразования лучше всего подходит для вашего приложения умной обуви, рассмотрите конкретные требования конечного пользователя.
- Если ваш основной фокус — базовый каденс или мониторинг в установившемся режиме: БПФ обеспечивает вычислительно эффективное решение для общего отслеживания активности, где временная точность не критична.
- Если ваш основной фокус — безопасность, обнаружение скольжения или тактические маневры: ВП является необходимым выбором для захвата переходных, нестационарных событий, необходимых для высокоточного обнаружения аномалий.
Выбирая правильный инструмент для извлечения признаков, вы преобразуете необработанные данные датчиков в надежную информацию о безопасности в реальном времени.
Сводная таблица:
| Характеристика | Быстрое преобразование Фурье (БПФ) | Вейвлет-преобразование (ВП) |
|---|---|---|
| Тип сигнала | Лучше всего подходит для стационарных/повторяющихся сигналов | Превосходно подходит для нестационарных/динамических сигналов |
| Временная локализация | Нет (теряет «когда» событий) | Да (сохраняет конкретное время событий) |
| Уровень детализации | Глобальное среднее по частоте | Многомасштабный анализ (общая картина + мелкие детали) |
| Применение | Базовый каденс и отслеживание активности | Безопасность, обнаружение скольжения и тактические маневры |
| Сложность | Меньшие вычислительные затраты | Более сложная математическая/вычислительная сложность |
Сотрудничайте с 3515 для передовых решений в области обуви
Являясь ведущим крупномасштабным производителем, обслуживающим мировых дистрибьюторов и владельцев брендов, 3515 использует передовые технологии для производства высокопроизводительной обуви. Независимо от того, разрабатываете ли вы умные ботинки со встроенными датчиками или экипировку повышенной прочности, наши комплексные производственные мощности охватывают все типы обуви.
Наша флагманская серия Safety Shoes и обширное портфолио, включая тактические ботинки, обувь для улицы, кроссовки для тренировок и классические туфли, разработаны для удовлетворения самых строгих оптовых требований.
Готовы улучшить свою линейку продукции с помощью ведущего в отрасли производства? Свяжитесь с нами сегодня, чтобы обсудить ваш проект