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不等間隔なセンサデータのFFTについて #7

@NewNotMoon

Description

@NewNotMoon

調査内容

問題点

  • 離散フーリエ変換(DFT)並びにFFTは等間隔にサンプリングされた信号に対して処理するアルゴリズム
    • センサデータは等間隔では取得できない
    • 可能な限り、というのは可能だが、どうしても間隔が空いてしまうことがある
      • 端末の処理能力、通信速度、etc...
    • 流れてきたデータを無理やりぶち込んで解析しては精度が非常に悪い(というか、そもそも正しくない結果になる)

参考文献

不等間隔データのフーリエ変換 / 白川 利昭 先生
https://otsuma.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=5759&item_no=1&page_id=29&block_id=56

他にもLomb-Scargle ピリオドグラムアルゴリズムなども発見したが、付け焼き刃で実装できるものでも理解できるものでもないので諦め。天文学レベルの精度は不要なので、それっぽく幅を合わせる。

参考文献では、根本的にFFTの処理方法に着目し、積分を近似する手法

  • 既存のライブラリが使えない
  • アルゴリズムを理解しないといけない、自前で最適化しないといけない
  • 台形積分近似なら実用レベルの精度だと言及されている
  • 可能なら原理を理解して精度を上げたいが、リリースまで一ヶ月しかないので諦め。

考えうる無難な対策

むりくり幅を合わせる。

サンプリング周波数をT(Hz)として、n/Tにおける値を近い値から推測する。
変化率等考慮するか、単純に線形補間するか。誤差があまりに大きくても困るので、調査、実験が必要。

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