मैं कई विषयों द्वारा पहने गए कई सेंसर के साथ एकत्र किए गए एक्सेलेरोमीटर डेटा के एक बड़े सेट के साथ काम कर रहा हूं। दुर्भाग्य से, यहां किसी को भी उपकरणों की तकनीकी विशेषताओं का पता नहीं लगता है और मुझे नहीं लगता कि उन्हें कभी पुनर्गठित किया गया है। मेरे पास उपकरणों के बारे में पूरी जानकारी नहीं है। मैं अपने मास्टर की थीसिस पर काम कर रहा हूं, एक्सेलेरोमीटर दूसरे विश्वविद्यालय से उधार लिया गया था और कुल मिलाकर स्थिति थोड़ी असहनीय थी। तो, प्री-बोर्डिंग डिवाइस पर? कोई सुराग नहीं।
मुझे क्या पता है कि वे एक 20Hz नमूना दर के साथ त्रिकोणीय त्वरक हैं; डिजिटल और संभवतः MEMS। मुझे अशाब्दिक व्यवहार और हावभाव में दिलचस्पी है, जो मेरे सूत्रों के अनुसार ज्यादातर 0.3-3.5 हर्ट्ज रेंज में गतिविधि का उत्पादन करना चाहिए।
डेटा को सामान्य करना काफी आवश्यक लगता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि क्या उपयोग करना है। डेटा का एक बहुत बड़ा हिस्सा बाकी मूल्यों (गुरुत्वाकर्षण से ~ 1000 के कच्चे मूल्यों) के करीब है, लेकिन कुछ चरम हैं कुछ लॉग में 8000 तक, या दूसरों में भी 29000। निचे इमेज देखे । मुझे लगता है कि यह सामान्य करने के लिए अधिकतम या स्टदेव द्वारा विभाजित करने के लिए एक बुरा विचार है।
इस तरह के मामले में सामान्य दृष्टिकोण क्या है? मंझला द्वारा विभाजित? एक प्रतिशत मान? कुछ और?
एक पक्ष के मुद्दे के रूप में, मुझे भी यकीन नहीं है कि अगर मुझे चरम मूल्यों को क्लिप करना चाहिए ..
किसी भी सलाह के लिए धन्यवाद!
संपादित करें : यहां आपको लगभग 16 मिनट के डेटा (20000 नमूने) का एक प्लॉट दिया गया है, जिससे आपको यह पता चल सके कि डेटा को आम तौर पर कैसे वितरित किया जाता है।
