python – 如何确定“振荡”轨迹的幅度和频率

发布时间：2020-12-20 11:24:02 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：这是行人在果酱中移动的轨迹如你所见,他/她的头部表现出类似振荡的运动.所以不是一个完美的正弦曲线,但不是一条线. 是否有可能为这条不规则曲线定义“幅度”和“频率”？更新：到目前为止我尝试了两种不同的方法第一个是基于计算转折点,然后用它们制作样

这是行人在果酱中移动的轨迹

如你所见,他/她的头部表现出类似振荡的运动.所以不是一个完美的正弦曲线,但不是一条线.

是否有可能为这条不规则曲线定义“幅度”和“频率”？

更新：

到目前为止我尝试了两种不同的方法

>第一个是基于计算转折点,然后用它们制作样条曲线.
>第二种方法基于unutbu的建议并使用Ramer-Douglas-Peucker算法.

结果如下：

我在RDP中看到的问题是自由参数dist.低值(意味着更多细节)意味着产生的轨迹中的振荡.所以我不得不小心这个参数.此外,花键曲线更加平滑.

你怎么看？

解决方法

没有绝对正确的方法来做到这一点.以下只是一种方式.

让我们从人们通常打算直线行走的假设/主张开始.因此,您可以使用Ramer-Douglas-Peucker algorithm来估计具有一小组线段的人的预期路径. (有一个Python implementation of the algorithm here.)

然后生成distances of the true data points from the line segments.

timeseries = []
for point in  points: 
    timeseries.append(
        min((distance between point and segment) 
             for segment in segments))

这一系列距离是一个时间序列.然后,您可以将时间序列的root-mean-squared作为幅度的度量,并使用Fourier transform找到其主要频率(或频率).

（编辑：李大同）

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