2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
2.1.2. Xử lý dữ liệu cảm biến
Phần này sẽ trình bày quá trình tiền xử lý dữ liệu. Dữ liệu được ghi lại bởi thiết bị Android có tích hợp cảm biến gia tốc. Các tín hiệu mẫu được lấy tại 100Hz. Kết quả thu được các giá trị gia tốc tương ứng với trục x, y, z.
Trong phần trước, luận văn đã trình bày, tín hiệu gia tốc thu được từ cảm biến điện thoại cần phải được lọc để loại bỏ lực hấp dẫn và tín hiệu nhiễu để thu được tín hiệu đầu ra mong muốn.
Bộ lọc được hiểu là một quá trình lọc để loại bỏ những dữ liệu không cần thiết và giữ lại vùng dữ liệu cần thiết. Ứng dụng của bộ lọc rất đa dạng trong các hệ thống xử lý tín hiệu, xử lý ảnh, phân tích chuyển động,… Để loại bỏ lực hấp dẫn và tín hiệu nhiễu tác động đến gia tốc thu được từ điện thoại thông minh, chúng ra sử dụng bộ lọc thông cao, và bộ lọc thông thấp.
2.1.2.1. Bộ lọc thông cao để loại bỏ lực hấp dẫn
Bộ lọc thông cao có tác dụng loại bỏ những tín hiệu có cường độ lớn bất thường. Lực hấp dẫn là các tín hiệu có tần số thấp gây ra tác động lên tín hiệu gia tốc thu được từ ba trục ox, oy, oz, khoảng 9.81 m/s2. Để loại bỏ ảnh hưởng của trọng lực,
acc_Hpavg = acc_new * (1-) – acc_Hpavg * ; acc_Filtered = acc_new – acc_Hpavg;
Trong đó:
- acc_new: Gia tốc thu được từ mỗi trục ox, oy, oz
- acc_Filtered: Gia tốc tương ứng acc_new sau khi đã loại bỏ ảnh hưởng của trọng lực
- : là giá trị tự chọn cho quá trình lọc
2.1.2.2. Bộ lọc thông thấp để loại bỏ tín hiệu nhiễu
Đầu ra của lọc thông cao sau đó xử lý bởi lọc thông thấp để làm mịn tín hiệu và giảm tín hiệu nhiễu ngẫu nhiên. Chúng ta tiến hành lọc với công thức (2.4) như [4] dưới đây:
𝑦[𝑖] = 1
𝑀∑𝑀 𝑥(𝑖 + 𝑗)
𝑗=1 (2.4)
Trong đó:
- 𝑦[ ]: đầu ra sau khi lọc trung bình của tín hiệu
- 𝑥[ ]: đầu vào của tín hiệu chưa được xử lý lọc của tín hiệu
- M di chuyển trong cửa sổ, số điểm sử dụng trong di chuyển trung bình. Trong nghiên cứu này, giá trị của M là 20, việc lựa chọn giá trị này dựa trên kinh nghiệm xử lý tín hiệu.
2.1.2.3. Tái tạo mẫu
Với tần số 100 Hz thì trong trường hợp lý tưởng trong một giây ta thu được 100 mẫu. Tuy nhiên, trên thực tế do nhiều yếu tố thì số mẫu thu được thường ít hơn 100 mẫu trong 1 giây. Do đó ta cần tiến hành tái tạo mẫu để thu được đủ số mẫu cần thiết cho quá trình nhận dạng bước tiếp sau. Quá trình tái tạo mẫu được thực hiện bằng phương pháp nội suy tuyến tính.
2.1.2.4. Trích chọn đặc trưng
Phần này trình bày về tập đặc trưng sẽ được trích xuất từ dữ liệu gia tốc. Từ những đặc trưng này đề xuất phương pháp nhằm phát hiện bước đi trong phần tiếp theo. Dead reckoning là kỹ thuật sử dụng cảm biến gia tốc để nhận ra mô hình các bước di chuyển của con người. Tuy nhiên, sự biến đổi của mô hình đi bộ của mỗi cá nhân sẽ gây khó khăn để hệ thống phát hiện di dời. Vậy cần phát triển một hệ thống định vị dựa trên cảm biến có thể áp dụng chung cho các đối tượng người dùng khác nhau. Chúng ta biết rằng, khoảng cách di chuyển của người đi bộ được đại diện bởi bước đi. Vì vậy điều cần thiết là phải phải phát hiện chính xác bước xảy ra để từ đó có ước lượng di chuyển tốt nhất. Các đặc trưng sau của tín hiệu gia tốc được trích xuất.
Đỉnh của tín hiệu gia tốc
Trong khi con người di chuyển, mỗi lần bước đi tương ứng với sự xuất hiện của các đỉnh gia tốc thu được từ điện thoại di động bởi vì gia tốc thẳng đứng được tạo ra bởi sự tác động khi bàn chân chạm đất.
Hình 2. 3. Các đỉnh gia tốc thu được từ đối tượng thử nghiệm
hiện bước bởi vì gia tốc thẳng đứng được tạo ra bởi tác động thẳng đứng khi bàn chân chạm đất.