मैं एक एंड्रॉइड एप्लिकेशन का निर्माण कर रहा हूं जो नींद के दौरान एक्सेलेरोमीटर डेटा रिकॉर्ड करता है, ताकि नींद के रुझानों का विश्लेषण किया जा सके और उपयोगकर्ता को हल्की नींद के दौरान वांछित समय के पास जगाया जा सके।
मैंने पहले से ही डेटा और साथ ही अलार्म को इकट्ठा करने और संग्रहीत करने वाले घटक का निर्माण किया है। मुझे अभी भी नींद के डेटा को प्रदर्शित करने और सहेजने के जानवर से वास्तव में सार्थक और स्पष्ट तरीके से निपटने की आवश्यकता है, एक जो कि अधिमानतः विश्लेषण के लिए भी उधार देता है।
कुछ चित्रों में दो हज़ार शब्द कहते हैं: (मैं केवल एक लिंक को निम्न प्रतिनिधि के कारण पोस्ट कर सकता हूं)
यहां अनफ़िल्टर्ड डेटा, आंदोलन का योग, 30 सेकंड के अंतराल पर एकत्र किया गया है
और एक ही डेटा, चलती औसत चौरसाई के अपने स्वयं के अभिव्यक्तियों द्वारा चौरसाई
संपादित करें) दोनों चार्ट अंशांकन को दर्शाते हैं- एक न्यूनतम 'शोर' फिल्टर और अधिकतम कटऑफ फिल्टर है, साथ ही साथ एक अलार्म ट्रिगर स्तर (सफेद लाइन)
दुर्भाग्य से, इनमें से कोई भी इष्टतम समाधान नहीं हैं- पहला औसत उपयोगकर्ता के लिए समझना थोड़ा कठिन है, और दूसरा, जो समझने में आसान है, जो वास्तव में चल रहा है, वह बहुत कुछ छिपाता है। विशेष रूप से औसत आंदोलन में स्पाइक्स के विस्तार को हटा देता है- और मुझे लगता है कि वे सार्थक हो सकते हैं।
तो ये चार्ट इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं? इन समय-श्रृंखला को रात भर में उपयोगकर्ता के फीडबैक के रूप में प्रदर्शित किया जाता है, और बाद में समीक्षा / विश्लेषण के लिए संग्रहीत किया जाएगा। चौरसाई आदर्श रूप से मेमोरी की लागत (रैम और स्टोरेज दोनों) को कम कर देगा, और इन संसाधन-भूखे फोन / उपकरणों पर तेजी से प्रतिपादन करेगा।
स्पष्ट रूप से डेटा को सुचारू करने का एक बेहतर तरीका है- मेरे पास कुछ अस्पष्ट विचार हैं, जैसे कि आंदोलन में 'तेज' परिवर्तनों का पता लगाने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना और मेरे अनुसार चलती औसत चौरसाई को संशोधित करना। इससे पहले कि मैं कुछ और बेहतर तरीके से हल कर सकूं, उसमें कुछ और मार्गदर्शन और इनपुट की जरूरत है।
धन्यवाद!