Projektbeschreibung
ÜbersetztIn der ersten Phase (der sogenannten idealen Umgebung) müssen Sie Daten von einem Gerät (einem Beschleunigungsmesser oder einem Gyroskop) erfassen, Rauschen hinzufügen und dann die Allan-Varianz verwenden, um das Rauschen, das wir selbst hinzugefügt haben, von den Daten zu trennen.
In der zweiten Phase analysieren wir echte Daten vom Gerät und bestimmen dann die Art des Rauschens durch Allan-Filterung.
/// Dies ist der wichtigste Teil des Projekts, und zu Beginn suche ich im Grunde genommen nach einer Person, die mir hilft, besser zu verstehen, was Rauschen und die Allan-Varianz sind, und erst danach werde ich in der Lage sein, den Code in Python zu schreiben. //
Dann muss dies wie geplant in Python geschrieben werden, d.h. der Vergleich von Geräuschen.
Und schließlich muss die Schnittstelle erstellt werden.