线性加速度计的稳定性？安卓

Question

我正在使用线性加速度计来检测震动，我使用的是这个代码：

            float x = event.values[0] ;
            float y = event.values[1] ;
            float z = event.values[2] ;
            float acceleration = (float) Math.sqrt(x * x + y * y + z * z);
            if(acceleration > 5)
            {
               Toast.makeText(this,"shaking",Toast.Length_long).show();
             }

问题是当我摇动设备时，加速度变为10，但当我停止摇动设备时，加速度并不会立即恢复为零，这需要几秒钟的时间！

             -      shaking the device          -               no shaking              -
acceleration =    20 19 22 23 24 20 24  25 30   - 19 18 17 15 13 0000000000             -

为什么会发生这种情况？

Answer 1

您使用的线性加速度是一种合成(而不是物理)传感器类型。这意味着它的“读数”来自物理加速度计读数，其中当然包括线性加速度运动和重力分量。基本上，这两个组件是通过使用过滤器来分离的。例如，低通滤波器只允许缓慢变化的信号(如重力)，并衰减快速变化的信号(如摇晃运动)。根据过滤器的实际设计，它们通常在响应时间方面存在延迟，这是您所经历的延迟。

如果你想减少延迟，尝试直接使用原始的物理加速度计读数，并实现自己的高通滤波器来消除重力分量。您可以尝试使用高阶过滤器，这可以减少延迟，但代价是引入了工件。我有很好的使用Butterworth filter的经验，如果你想先试试的话。

Answer 2

我们在应用程序/驱动程序级别上获得了两种类型的Accel数据：

IIR过滤数据(通常为移动平均或 filter)

1. Un-filtered Accel data

Accel的任何突然变化都不会在过滤后的数据上观察到，因为它需要很少的样本或时间才能稳定下来。但你可以用未过滤的数据观察突然的变化。

未过滤的数据将用于自由落体、震动检测等用例。过滤后的数据将用于慢/中运动，如盖子角度检测等。