수면 트렌드를 분석하고 선택적으로 가벼운 수면 중에 원하는 시간 근처에서 사용자를 깨울 수 있도록 수면 중에 가속도계 데이터를 기록하는 안드로이드 응용 프로그램을 구축 중입니다.
경보와 데이터를 수집하고 저장하는 구성 요소를 이미 구축했습니다. 나는 여전히 수면 데이터를 표시하고 저장하는 짐승을 정말 의미 있고 분명한 방식으로 해결해야합니다.
몇 장의 사진에는 2 천 단어가 있습니다.
다음은 30 초 간격으로 수집 된 필터링되지 않은 데이터, 이동 합계입니다.
그리고 같은 데이터는 이동 평균 평활화를 나타냅니다.
편집) 두 차트 모두 보정을 반영합니다. 최소 '노이즈'필터 및 최대 컷오프 필터와 경보 트리거 레벨 (흰색 선)이 있습니다.
불행히도, 이들 중 어느 것도 최적의 솔루션이 아닙니다. 첫 번째는 일반 사용자에게는 이해하기가 약간 어렵고, 두 번째는 이해하기 쉽고 실제로 진행중인 많은 것을 숨 깁니다. 특히 평균화는 움직임의 급상승의 세부 사항을 제거하며 이것이 의미가 있다고 생각합니다.
이 차트가 왜 그렇게 중요한가요? 이 시계열은 밤새 사용자에게 피드백으로 표시되며 나중에 검토 / 분석하기 위해 저장됩니다. 스무딩은 메모리 비용 (RAM 및 스토리지 모두)을 이상적으로 낮추고 리소스가 부족한 전화 / 장치에서 렌더링 속도를 빠르게합니다.
데이터를 부드럽게하는 더 좋은 방법이 있습니다. 선형 회귀를 사용하여 움직임의 '급격한'변화를 파악하고 이동 평균 스무딩을 수정하는 등 모호한 아이디어가 있습니다. 좀 더 최적으로 해결할 수있는 것으로 먼저 들어가기 전에 더 많은 지침과 정보가 필요합니다.
감사!