웨이블릿 변환(WT)이 고속 푸리에 변환(FFT)보다 우선적인 장점은 주파수를 분석하면서 시간 정보를 보존하는 능력입니다. FFT는 신호 주파수를 효과적으로 분해하지만, "언제" 즉 이벤트의 특정 타이밍을 놓칩니다. WT는 다중 스케일 분석을 사용하여 시간 및 주파수 특징을 동시에 제공하며, 이는 인간 움직임의 복잡하고 비정상적인 특성을 해석하는 데 중요합니다.
인간의 보행은 거의 일정하지 않으며, 지형과 의도에 따라 갑자기 변화합니다. 웨이블릿 변환은 시간 경과에 따라 주파수를 평균화하는 고속 푸리에 변환이 종종 놓치는 미끄러짐이나 발 걸림과 같은 이러한 갑작스러운 변화를 포착하는 데 탁월합니다.
비정상 신호 분석
인간 움직임의 특성
인간 움직임 신호는 일반적으로 비정상적입니다. 즉, 예측할 수 없이 시간에 따라 변합니다. 평평한 땅에서 달리는 군인은 바위 지형을 오르는 군인과 다른 신호 프로필을 생성합니다.
FFT의 한계
FFT는 신호가 분석 창에서 정상적이거나 반복적이라고 가정합니다. 뛰어난 주파수 해상도를 제공하지만 특정 주파수가 언제 발생했는지 알려주지 못합니다.
웨이블릿 솔루션
WT는 신호를 동적인 개체로 취급합니다. 이를 통해 엔지니어는 주파수 구성 요소가 시간에 따라 어떻게 진화하는지 분석하여 사용자의 움직임에 대한 완전한 그림을 제공할 수 있습니다.
과도 이벤트 포착
갑작스러운 위험 감지
산업 및 전술 환경에서 가장 중요한 데이터 포인트는 종종 과도 이벤트입니다. 이는 갑작스러운 미끄러짐, 발 걸림 또는 급격한 방향 변경과 같은 짧은 기간 동안 발생하는 이상 현상입니다.
다중 스케일 분석
WT는 다중 스케일 도구 역할을 합니다. 보행 주기의 "큰 그림"을 보면서 동시에 세부 사항을 확대할 수 있습니다.
정확한 위치 파악
WT는 시간적 위치를 유지하기 때문에 과도 이벤트가 발생하는 정확한 순간을 파악할 수 있습니다. 이 기능은 접지력을 잃는 순간을 식별하는 데 이상적입니다.
분류 정밀도 향상
비정상 노드 위치 파악
복잡한 지형의 데이터를 처리할 때 이상 현상이 발생했다는 사실만으로는 충분하지 않습니다. 어디서 발생했는지 알아야 합니다. WT는 보행 주기 내에서 이러한 비정상적인 움직임 노드를 정확하게 찾습니다.
우수한 특징 추출
WT는 공동 시간-주파수 특징을 제공함으로써 분류 알고리즘에 더 풍부한 데이터 세트를 제공합니다. 이는 시스템이 정상적인 걷기와 잠재적으로 위험한 이상 현상을 구별하는 능력을 크게 향상시킵니다.
절충점 이해
계산 집약도
WT는 뛰어난 세부 정보를 제공하지만 수학적으로 FFT보다 복잡합니다. 이는 더 많은 처리 능력을 요구할 수 있으며, 신발에 사용되는 저전력 임베디드 시스템의 배터리 수명에 영향을 미칠 수 있습니다.
구현의 복잡성
FFT는 표준적이고 명확한 알고리즘입니다. WT는 신호 모양에 효과적으로 적합한 특정 "모웨이블릿"을 선택해야 하므로 설계 단계에 복잡성이 추가됩니다.
프로젝트에 적합한 선택
스마트 신발 애플리케이션에 가장 적합한 변환 방법을 결정하려면 특정 최종 사용자 요구 사항을 고려하십시오.
- 주요 초점이 기본 케이던스 또는 정상 상태 모니터링인 경우: FFT는 시간적 정밀도가 중요하지 않은 일반 활동 추적을 위한 계산 효율적인 솔루션을 제공합니다.
- 주요 초점이 안전, 미끄러짐 감지 또는 전술 기동인 경우: WT는 고정밀 이상 감지에 필요한 과도적이고 비정상적인 이벤트를 포착하는 데 필요한 선택입니다.
올바른 특징 추출 도구를 선택함으로써 원시 센서 데이터를 안정적이고 실시간 안전 인텔리전스로 변환합니다.
요약 표:
| 특징 | 고속 푸리에 변환(FFT) | 웨이블릿 변환(WT) |
|---|---|---|
| 신호 유형 | 정상/반복 신호에 최적 | 비정상/동적 신호에 탁월 |
| 시간 위치 | 아니요 (이벤트의 '언제'를 놓침) | 예 (이벤트의 특정 타이밍 보존) |
| 세부 수준 | 글로벌 주파수 평균 | 다중 스케일 분석 (큰 그림 + 세부 사항) |
| 응용 | 기본 케이던스 및 활동 추적 | 안전, 미끄러짐 감지 및 전술 기동 |
| 복잡성 | 낮은 계산 요구량 | 높은 수학적/처리 복잡성 |
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참고문헌
- Eghbal Foroughi Asl, A. Jalali. Statistical Database of Human Motion Recognition Using Wearable IoT—A Review. DOI: 10.1109/jsen.2023.3282171
이 문서는 다음의 기술 정보도 기반으로 합니다 3515 지식 베이스 .
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