我正在使用POI构建增强现实应用。
大多数应用程序已完成,但现在我正在努力寻找更好的传感器稳定性,特别是加速度计。我使用过低通滤波器,但POI仍然很大。我试图做的是获得5个或更多的加速度计读数,然后除以n。这应该给我更好的读数,但我不知道如何做到这一点。我可以进行for循环,但我不能只生成for(int i=0; i<n; i++)
,因为只有当加速度计的值发生变化时才应该执行 i ++ 。如果我用一个简单的for循环来做,我会得到一个错误,因为循环完成得比传感器更快。我正在寻找的是一个只有在传感器也被改变时才会改变的计时器。
这是我到目前为止所做的:
static final float ALPHA = 0.15f; // if ALPHA = 1 OR 0, no filter applies.
// low level pass filter, so i can get steadier reading of mobile sensors
// using only accelerometer and compass
protected float[] lowPass(float[] input, float[] output) {
if (output == null) return input;
for (int i = 0; i < input.length; i++) {
output[i] = output[i] + ALPHA * (input[i] - output[i]);
// output[i] = input[i]*ALPHA + output[i]*(1.0f-ALPHA);
}
return output;
}
public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
StringBuilder msg = new StringBuilder(event.sensor.getName())
.append(" ");
for (float value : event.values) {
msg.append("[").append(String.format("%.3f", value)).append("]");
}
switch (event.sensor.getType()) {
case Sensor.TYPE_ACCELEROMETER:
lastAccelerometer = lowPass(event.values.clone(), lastAccelerometer);
accelData = msg.toString();
break;
case Sensor.TYPE_GYROSCOPE:
gyroData = msg.toString();
break;
case Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD:
lastCompass = lowPass(event.values.clone(), lastCompass);
compassData = msg.toString();
break;
}
this.invalidate();
}
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我找到了解决方案:
protected float[] getMovingAvg() {
float [] output = new float [3];
for( int i = 0; i< moveVector.size(); i++) {
output[0] += moveVector.get(i)[0];
output[1] += moveVector.get(i)[1];
output[2] += moveVector.get(i)[2];
}
output[0] = output[0]/moveVector.size();
output[1] = output[1]/moveVector.size();
output[2] = output[2]/moveVector.size();
if(moveVector.size() >= 70) {
moveVector.remove(0);
}
return output;
}