CC BY
6
УДК 004.62
А.Н. Глушакова
студент БГТУ г. Брянск, РФ
СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ ФИЛЬТРАЦИИ ПОСТУПАЮЩИХ ДАННЫХ С ДАТЧИКА ИЗГИБА
Аннотация
Не так давно начали набирать популярность устройства распознавания жестов. Управление компьютером на расстоянии или перчатки для сурдоперевода, а может фото на расстоянии или переключение музыку. Это становится неотъемлемой частью нашей жизни.
Ни одно устройство для распознавания жестов не сможет грамотно определять жесты без фильтрации, которая помогает убирать шумы и помехи.
Основная цель статьи сравнение различных методов фильтрации на конкретном примере.
Ключевые слова: Фильтрация, медианная, скользящее среднее, Савицкого-Голея
Большую популярность набирают устройства для распознавания жестов. Но создание данных устройств невозможно без датчика изгиба. Датчик изгиба позволяет получать информацию о различных изгибах или движении устройства, а так же для измерения углов или смещений. Использование таких датчиков имеет определенную погрешность. Погрешность может возникать из-за внутренних и внешних факторов, которые приводят к формированию шумов в выходном сигнале.
Для устранения таких шумов используются различные методы фильтрации. Основная задача фильтрации заключается для того, чтобы убирать пики с поступающих сигналов.
Существуют различные виды фильтров наиболее подходящее для сглаживания шумов. К таким фильтрам относятся:
• Медианный фильтр;
• Фильтр с использованием алгоритма скользящего среднего;
• Фильтр Савицкого-Голея.
Чтобы сравнить указанные выше методы возьмем данные с перчатки для распознавания жестов. На рисунке 1 указаны данные, полученные с датчиков.
Рисунок 1 - Данные для фильтрации
-( 23 )-
На данном рисунке цифрами указаны 4 состояния пальца и переходящие состояния:
1. Палец выпрямлен;
2. Полусогнутый палец;
3. Палец перпендикулярен к ладони;
4. Палец опущен.
Медианная фильтрация относится к нелинейным методам обработки сигналов. Особенность данного метода заключается в его избирательности по отношению к элементам массива, представляющих собой немонотонную составляющую последовательность на фоне соседних отсчетов. Данная особенность позволяет сохранять без искажений резкие границы объектов, тем самым эффективно подавлять слабые или некоррелированные помехи. [2]
Использование нелинейного метода, по сравнению с линейными фильтрами, дает меньшее значение среднеквадратичной ошибки. На рисунке 2 показан медианный фильтр.
Рисунок 2 - Медианная фильтрация
Согласно данному графику можно сделать вывод, что медианный фильтр подавляет случайные импульсные помехи. Сохраняет без искажений резкие скачки во время изменения положения пальца и в любое его положении.
Фильтр с использованием скользящего среднего относится к линейным методам фильтрации. Метод заключается в замене фактических значений членов ряда на средние арифметические значения ближайших к нему членов. Эти усредненные значения образуют окно скольжения и значения, заменяющиеся на среднее по окну, занимает место в окне срединное положение. Особенность такого фильтра, что используются все измененные значения, а не только средние за период. При этом хорошо сглаживаются шумы, но плохая реакция на резкие изменения. [2, с. 668]
На рисунке 3 показан фильтр с использованием скользящего среднего.
Согласно данному графику можно сделать вывод, что в фильтре с использованием скользящего среднего наблюдаются небольшие смещения, но при этом сглаживаются помехи во время перехода из одного состояния в другое.
Рисунок 3 - Фильтр с использованием скользящего среднего
Фильтр Савицкого-Голея относится к линейным фильтрам и основан на методе наименьших квадратов (МНК). Метод заключается в построении аппроксимирующего полинома 1-го порядка по методу МНК. При этом в окне сглаживания используется по т соседних точек от вычисляемой точки, поэтому размер окна всегда должен быть нечетным числом. На рисунке 4 показано применение фильтра Савицкого-Голея. [1, с. 89]
Рисунок 4 - Фильтр Савицкого-Голея
Согласно данному графику можно сделать вывод, что фильтр Савицкого-Голея эффективно сглаживает помехи при переходах из одного состояния в другое. Но при этом полностью не убирает импульсные помехи в любом положении фаланги пальца.
Исходя из всех проведенных сравнений можно сделать вывод, что сглаживание помех при смене положения пальце лучше всего происходит при фильтрации Савицкого-Голея. Но при нахождении пальца в определенном положении эффективнее помехи сглаживает медианная фильтрация. Фильтрация с использованием скользящего среднего хорошо сглаживает помехи, но имеет недостаток в виде смещения.
Список использованной литературы:
1. Каламбет Ю.А., Козьмин Ю.П., Самохин А.С.. Фильтрация шумов. Сравнительный анализ методов / Ю.А. Каламбет, Ю.П. Козьмин, А.С. Самохин // Информационные технологии. - 2017г. - №5. - с. 88-101.
2. Червяков Н.И., Ляхов П.А., Оразаев А.Р. Два метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях / Н.И. Червяков, П.А. Ляхов, А.Р. Оразаев // Компьютерная оптика. - 2018. - №4. -с. 667- 676.
© Глушакова А. Н., 2020
УДК-62
Захаров Н.Д., Машинский Д. Н., Ким А. А.
Студенты 2 курса
ФГБОУ ВО «Новосибирский Государственный Технический Университет»
Научный руководитель: Чусовитин Н. А.
к.т.н., доцент
ФГБОУ ВО «Новосибирский Государственный Технический Университет»
УВЕЛИЧЕНИЕ МОЩНОСТИ ШАГАЮЩЕГО МЕХАНИЗМА ПОСРЕДСТВОМ ДОБАВЛЕНИЯ РЕМЁННОЙ ПЕРЕДАЧИ
Аннотация
В конце XIX века, а именно, в 1878 году благодаря Пафтуфию Львовичу Чебышеву мир узнал о новом шагающем механизме, который сам ученый назвал «Стопоходящая машина». Это было принципиально новое изобретение, которое, однако, в свое время не было востребовано в промышленности.
Ключевые слова: шагающий, механизм, ременная, передача, мощность
Сегодня шагающие механизмы нашли широкое применение в робототехнике. Благодаря специфике движения таких роботов они широко используются в труднопроходимой местности, исследовании других планет, выполнении аварийно-спасательных работ или военной деятельности (саперы, разведчики, носильщики)
В нашем механизме важную роль играет именно ремённая передача, которая, стоит отметить, используется человеком очень давно. Первые упоминания об использовании ременных передач датируются XIV веком. Их применяли в сельском хозяйстве и кузнечном деле в точильных станках. Широкое применение ременные передачи находили и в текстильной промышленности, где их применяли в приводах прялок и ткацких станков.
Использование ременных передач в наши дни всем знакомо. В автомобилях, дорожной, сельскохозяйственной и другой транспортной технике успешно и по сей день применяются ременные передачи.
Цель: Создание механизма, способного к самостоятельному прямолинейному передвижению, за счет ременной передачи.
