Der Hauptvorteil der Wavelet-Transformation (WT) gegenüber der Fast Fourier Transformation (FFT) ist ihre Fähigkeit, zeitliche Informationen bei der Frequenzanalyse zu erhalten. Während die FFT Frequenzen effektiv zerlegt, verliert sie das „Wann“ – den genauen Zeitpunkt von Ereignissen. WT verwendet eine Multiskalenanalyse, um gleichzeitig Zeit- und Frequenzmerkmale bereitzustellen, was für die Interpretation der komplexen, nicht-stationären Natur menschlicher Bewegungen entscheidend ist.
Der menschliche Gang ist selten konstant; er ändert sich abrupt je nach Gelände und Absicht. Die Wavelet-Transformation zeichnet sich dadurch aus, dass sie diese plötzlichen Änderungen – wie ein Ausrutschen oder Stolpern – erfasst, die die Fast Fourier Transformation durch Mittelung der Frequenzen über die Zeit oft übersieht.
Analyse nicht-stationärer Signale
Die Natur menschlicher Bewegung
Menschliche Bewegungssignale sind typischerweise nicht-stationär, d. h. sie ändern sich unvorhersehbar über die Zeit. Ein Soldat, der auf flachem Boden läuft, erzeugt ein anderes Signalprofil als einer, der auf felsigem Gelände klettert.
Die Einschränkung der FFT
Die FFT geht davon aus, dass Signale im Analysefenster stationär oder repetitiv sind. Sie liefert eine ausgezeichnete Frequenzauflösung, sagt aber nicht, *wann* eine bestimmte Frequenz aufgetreten ist.
Die Wavelet-Lösung
WT behandelt das Signal als dynamische Entität. Es ermöglicht Ingenieuren zu analysieren, wie sich Frequenzkomponenten im Laufe der Zeit entwickeln, und liefert so ein vollständiges Bild der Bewegung des Benutzers.
Erfassung transiente Ereignisse
Erkennung plötzlicher Gefahren
In industriellen und taktischen Umgebungen sind die kritischsten Datenpunkte oft transiente Ereignisse. Dies sind kurzlebige Anomalien, wie ein plötzliches Ausrutschen, ein Stolpern oder eine schnelle Richtungsänderung.
Multiskalenanalyse
WT fungiert als Multiskalen-Werkzeug. Es kann das „große Ganze“ des Gangzyklus betrachten und gleichzeitig in feine Details hineinzoomen.
Präzise Lokalisierung
Da WT die zeitliche Lokalisierung beibehält, kann es den genauen Zeitpunkt eines transienten Ereignisses bestimmen. Diese Fähigkeit ist ideal, um den Moment des Traktionsverlusts zu identifizieren.
Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit
Lokalisierung abnormaler Knotenpunkte
Bei der Verarbeitung von Daten aus komplexem Gelände reicht es nicht aus zu wissen, dass eine Anomalie aufgetreten ist; Sie müssen wissen, *wo* sie aufgetreten ist. WT lokalisiert diese abnormalen Bewegungsknotenpunkte innerhalb des Gangzyklus genau.
Überlegene Merkmalsextraktion
Durch die Bereitstellung gemeinsamer Zeit-Frequenz-Merkmale bietet WT einen reichhaltigeren Datensatz für Klassifizierungsalgorithmen. Dies verbessert die Fähigkeit des Systems, zwischen normalem Gehen und potenziell gefährlichen Anomalien zu unterscheiden, erheblich.
Verständnis der Kompromisse
Rechenintensität
Während WT überlegene Details bietet, ist es mathematisch komplexer als FFT. Dies kann mehr Rechenleistung erfordern und möglicherweise die Akkulaufzeit von energiearmen eingebetteten Systemen in Schuhen beeinträchtigen.
Komplexität der Implementierung
FFT ist ein Standard, eindeutiger Algorithmus. WT erfordert die Auswahl einer spezifischen „Mutter-Wavelet“, die effektiv an die Signalform angepasst ist, was der Designphase eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzufügt.
Die richtige Wahl für Ihr Projekt treffen
Um zu bestimmen, welche Transformationsmethode für Ihre intelligente Schuh-Anwendung am besten geeignet ist, berücksichtigen Sie Ihre spezifischen Endbenutzeranforderungen.
- Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf grundlegender Kadenz oder Überwachung im stationären Zustand liegt: FFT bietet eine recheneffiziente Lösung für die allgemeine Aktivitätsverfolgung, bei der die zeitliche Präzision nicht kritisch ist.
- Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf Sicherheit, Rutscherkennung oder taktischen Manövern liegt: WT ist die notwendige Wahl, um die transienten, nicht-stationären Ereignisse zu erfassen, die für die hochpräzise Anomalieerkennung erforderlich sind.
Durch die Auswahl des richtigen Werkzeugs zur Merkmalsextraktion verwandeln Sie Rohsensor-Daten in zuverlässige Echtzeit-Sicherheitsinformationen.
Zusammenfassungstabelle:
| Merkmal | Fast Fourier Transformation (FFT) | Wavelet Transformation (WT) |
|---|---|---|
| Signalart | Am besten für stationäre/repetitive Signale | Hervorragend für nicht-stationäre/dynamische Signale |
| Zeitliche Lokalisierung | Nein (Verliert das „Wann“ von Ereignissen) | Ja (Bewahrt den spezifischen Zeitpunkt von Ereignissen) |
| Detailgrad | Globale Frequenzmittelung | Multiskalenanalyse (Gesamtbild + Feindetails) |
| Anwendung | Grundlegende Kadenz- & Aktivitätsverfolgung | Sicherheit, Rutscherkennung und taktische Manöver |
| Komplexität | Geringere Rechenlast | Höhere mathematische/verarbeitungstechnische Komplexität |
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Referenzen
- Eghbal Foroughi Asl, A. Jalali. Statistical Database of Human Motion Recognition Using Wearable IoT—A Review. DOI: 10.1109/jsen.2023.3282171
Dieser Artikel basiert auch auf technischen Informationen von 3515 Wissensdatenbank .